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一种基于随机游走模型的多标签分类算法 总被引:5,自引:0,他引:5
在数据挖掘领域,传统的单分类和多分类问题已经得到了广泛的研究.但是多标签数据的普遍存在性和重要性直到近些年来才逐渐得到人们的关注.在多标签分类问题中,由于标签相关性的存在,传统的单分类和多分类问题的解决方法,无法简单地应用于多标签分类问题.文中提出了一种基于随机游走模型的多标签分类算法,称为多标签随机游走算法.首先,将多标签数据映射成为多标签随机游走图.当输入一个未分类数据时,建立一个多标签随机游走图系列.而后,对图系列中的每个图应用随机游走模型,得到遍历每个顶点的概率分布,并将这个点概率分布转化成每个标签的概率分布.最后,基于多标签随机游走算法,文中给出了一种新的阈值学习算法.真实数据集上的实验表明,多标签随机游走算法可以有效地解决多标签分类问题. 相似文献
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在传感器网络中,考虑到节点的通信开销在节点总能量开销中的比重大,以及用户由粗到细分辨率的不同查询需求,有必要在传感器网络中建立支持多分辨率的数据存储机制.首先提出了一种支持多分辨率的数据压缩存储策略MDCS,节点基于MDCS在网内产生多分辨率的近似结果;其次,给出了一种基于MDCS的区域查询处理方法,根据用户给定的分辨率阈值去网内作区域查询处理,并将结果返回给用户.模拟实验表明,基于MDCS的区域查询处理方法能够高效、低能耗地支持多分辨率的区域查询操作. 相似文献
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海量文本数据近似复制文本检测在现实生活中具有广泛应用,如相似网页检测.提出了一种基于MapReduce的相似文本匹配算法,给定一个文本集合和相似性阈值,该算法能够有效计算文本集合中不小于该阈值的所有文本对.在真实数据集合上的实验结果表明,与现有工作相比,所提算法能够快速返回相似文本对. 相似文献
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