基于類標依賴性的多關(guān)系圖多類標分類算法研究.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，各種移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用已經(jīng)成為人們最重要的信息交互平臺，這些信息交互平臺將人們串聯(lián)成各種各樣的虛擬社會網(wǎng)絡(luò)。多個社會網(wǎng)絡(luò)可以通過節(jié)點或關(guān)系的映射而形成一個多關(guān)系社會網(wǎng)絡(luò)，通?？梢杂枚嚓P(guān)系圖來表示。多關(guān)系圖中節(jié)點的多類標分類在網(wǎng)絡(luò)精準營銷、社會網(wǎng)絡(luò)分析、社會化搜索等領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用價值。
　　在多類標分類問題中，如何有效利用類標依賴性信息對于提高分類算法的性能是至關(guān)重要的。在多關(guān)系圖的多類標分類問題中，類標依

2、賴性信息包括兩個方面：隱含在節(jié)點內(nèi)容屬性中的類標依賴性和隱含于關(guān)系拓撲中的類標依賴性。本文的研究重點是如何有效挖掘這兩種類標依賴性信息，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計出有針對性的多類標分類算法。
　　基于內(nèi)容屬性類標依賴性的思想，本文利用類標共現(xiàn)信息來計算類標依賴性，并據(jù)此提出了一種基于內(nèi)容屬性類標依賴性的多關(guān)系圖多類標分類算法(MRML-C)。該算法結(jié)合了類標空間聚類劃分策略，有效地將多類標分類問題分解為多個規(guī)模縮小的子問題，降低了算法復雜度

3、。對比實驗結(jié)果表明利用類標依賴性進行類標空間劃分的策略有效的解決了類標爆炸的問題，并且MRML-C在大多數(shù)的數(shù)據(jù)集上都表現(xiàn)出了較好的分類性能。
　　基于關(guān)系拓撲類標依賴性的思想，本文利用類標共現(xiàn)信息和關(guān)系拓撲信息共同計算類標依賴性，并據(jù)此提出了一種基于關(guān)系拓撲類標依賴性的多關(guān)系圖多類標分類算法(MRML-R)，該算法首先會對類標空間進行聚類劃分，然而采用問題轉(zhuǎn)化算法將各個多類標分類子問題轉(zhuǎn)化成單類標分類問題，在訓練模型的過程中采用