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基于MDLP-Apriori算法的离散Shannon熵值标签排序
1
作者
于磊
王普
+1 位作者
赵寒
翁壮
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第6期1633-1636,共4页
针对传统Apriori算法在标签等级排序中辨识度不高的问题,提出一种基于最小化描述准则(MDLP)Apriori算法的离散Shannon熵值算法。通过在Shannon熵值公式中增加额外参数,并结合自适应MDLP算法,增加Apriori算法对等级排序中分割点的识别能...
针对传统Apriori算法在标签等级排序中辨识度不高的问题,提出一种基于最小化描述准则(MDLP)Apriori算法的离散Shannon熵值算法。通过在Shannon熵值公式中增加额外参数,并结合自适应MDLP算法,增加Apriori算法对等级排序中分割点的识别能力,从而更加细致地观察标签细微差异;然后,利用改进算法分别在合成数据集和KEBI测试数据集上的仿真实验显示,MDLP-Apriori算法在Kendall系数精度与偏差、分区数量等指标上均要优于对比算法。最后,通过实验给出最小支持度选取标准。
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关键词
最小描述准则
APRIORI算法
Shannon熵值
kebi
数据集
最小支持度
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职称材料
题名
基于MDLP-Apriori算法的离散Shannon熵值标签排序
1
作者
于磊
王普
赵寒
翁壮
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第6期1633-1636,共4页
文摘
针对传统Apriori算法在标签等级排序中辨识度不高的问题,提出一种基于最小化描述准则(MDLP)Apriori算法的离散Shannon熵值算法。通过在Shannon熵值公式中增加额外参数,并结合自适应MDLP算法,增加Apriori算法对等级排序中分割点的识别能力,从而更加细致地观察标签细微差异;然后,利用改进算法分别在合成数据集和KEBI测试数据集上的仿真实验显示,MDLP-Apriori算法在Kendall系数精度与偏差、分区数量等指标上均要优于对比算法。最后,通过实验给出最小支持度选取标准。
关键词
最小描述准则
APRIORI算法
Shannon熵值
kebi
数据集
最小支持度
Keywords
MDLP
Apriori
algorithm
Shannon
entropy
kebi
data
sets
minimum
support
degree
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MDLP-Apriori算法的离散Shannon熵值标签排序
于磊
王普
赵寒
翁壮
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
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