一种用于构建用户画像的二级融合算法框架 被引量：30

1

作者 李恒超 林鸿飞 +4 位作者 杨亮 徐博 魏晓聪 张绍武 古丽孜热.艾尼外 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第1期157-161,共5页

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作是给用户贴"标签"。基于用户的查询词历史记录,提出一种用于预测用户多维标签的二级融合算法框架。在第一级... 用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作是给用户贴"标签"。基于用户的查询词历史记录,提出一种用于预测用户多维标签的二级融合算法框架。在第一级模型中,分别在各个标签预测子任务上建立多种模型,使用传统机器学习方法与Trigram特征相结合来抽取用户用词习惯的差异,使用doc2vec浅层神经网络模型来抽取查询词的语义关联信息,使用卷积神经网络模型来抽取查询词之间的深层语义关联信息。实验表明,doc2vec在处理用户查询这样的短文本相关任务时有着相对较好的预测准确性。在第二级模型中,针对用户画像这样的多标签预测任务,使用XGBTree模型及Stacking多模型相融合的方法提取出用户各标签属性之间的关联信息,使得平均预测准确率进一步提高了2%左右。在2016年中国计算机学会(CCF)组织的大数据竞赛《大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘》中,所提二级融合算法框架在894支队伍中夺得了冠军。 展开更多

关键词 用户画像 标签预测 短文本分类 多模型融合

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三部图张量分解标签推荐算法 被引量：17

2

作者 廖志芳 李玲 +1 位作者 刘丽敏 李永周 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期2625-2632,共8页

三部图作为社会标签系统的表示方法,虽然可以简化标签系统元素间关系的表达,但也丢失了部分元素间的相关信息,而且不能有效处理标签系统中具有大量稀疏值和缺失值的数据.基于以上问题,文中提出了基于三部图的三维张量分解推荐算法(TTD算... 三部图作为社会标签系统的表示方法,虽然可以简化标签系统元素间关系的表达,但也丢失了部分元素间的相关信息,而且不能有效处理标签系统中具有大量稀疏值和缺失值的数据.基于以上问题,文中提出了基于三部图的三维张量分解推荐算法(TTD算法).首先分析三部图元素间可能丢失的信息,通过定义以三部图为基础的低阶张量分解模型,对高阶稀疏数据进行分析.该模型不仅包含三部图所表达的系统信息,同时还表达了三部图所丢失的元素间相互信息;在此基础上,利用缺失值处理,进行社会标签系统中的标签推荐预测.通过模型对比实验以及标签预测实验,表明TTD模型所揭示的社会标签系统中元素间的相互关系更加全面,同时在进行标签预测时,所得到的预测结果召回率和精确率得到了显著改善. 展开更多

关键词 三部图 张量分解三部图模型(TTD) 标签预测 社会标签系统

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基于交互关系的微博用户标签预测 被引量：12

3

作者 汪祥 贾焰 +2 位作者 周斌 陈儒华 韩毅 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第10期44-50,共7页

在当今以用户贡献内容为核心的社交网络中,标签成为用户对资源进行标记和分类的重要依据。在新浪微博中,用户可以自由地给自己打上标签以表明自己的兴趣和特征等,用户标签在舆情分析与监测、广告推送和网络营销等应用中起到了非常重要... 在当今以用户贡献内容为核心的社交网络中,标签成为用户对资源进行标记和分类的重要依据。在新浪微博中,用户可以自由地给自己打上标签以表明自己的兴趣和特征等,用户标签在舆情分析与监测、广告推送和网络营销等应用中起到了非常重要的作用。针对新浪微博中绝大部分用户没有标签或标签较少的问题,提出了基于用户交互行为而产生的交互图的用户标签预测方法。在新浪微博用户量为1.4亿的真实数据集和大数据分析处理平台Hadoop上进行分析发现,本文提出的方法比当前常用的标签预测方法取得了更好的效果。 展开更多

关键词 标签预测 微博 交互关系 标签推荐 社交网络

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基于概率主题模型的标签预测 被引量：9

4

作者 袁柳 张龙波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期175-180,共6页

充分利用用户自定义标签信息,是理解Web资源语义,提高Web应用智能程度的重要途径。针对资源标签分派中大量存在的信息不完整、不一致的现象,建立基于用户标记行为特征的概率主题模型,利用概率主题模型实现对标记信息不完整资源的标签预... 充分利用用户自定义标签信息,是理解Web资源语义,提高Web应用智能程度的重要途径。针对资源标签分派中大量存在的信息不完整、不一致的现象,建立基于用户标记行为特征的概率主题模型,利用概率主题模型实现对标记信息不完整资源的标签预测。根据每个资源所对应的标签的统计特征,可产生不同形式的标签文档,通过分析标签文档所生成主题的性能,确定适合于特定数据集的标签文档形式;利用同一主题内词汇间的高度相关性,设计合理的预测标签排序方法,从而实现对标记信息不完整资源的标签预测以及标签语义不一致现象的检测。在数据集DeliciousT 140和Wiki10+上的测试表明,所提方法能有效实现标签预测,并可提高信息检索的性能。 展开更多

关键词 标签系统 标签预测 统计主题模型

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基于时隙ALOHA的RFID防冲突算法及其系统实现方案的分析研究 被引量：8

5

作者 吴伟贞 黄云鹰 +1 位作者 郭栋 郭东辉 《中国集成电路》 2008年第4期85-90,共6页

无线射频识别系统要实现同时阅读现场多个RFID标签的关键技术在于找到防冲突算法来解决RFID标签发送数据的冲突问题。本文首先对基于时隙ALOHA的各种防冲突算法进行研究比较和分析,然后给出仿真结果;接着,说明各种不同的标签预测方法和... 无线射频识别系统要实现同时阅读现场多个RFID标签的关键技术在于找到防冲突算法来解决RFID标签发送数据的冲突问题。本文首先对基于时隙ALOHA的各种防冲突算法进行研究比较和分析,然后给出仿真结果;接着,说明各种不同的标签预测方法和信息帧设置调整方法对系统响应时间和识别效率的影响;最后,针对自适应调整方法的防冲突算法及其实现方案进行了进一步仿真分析。 展开更多

关键词 防冲突算法 无线射频识别 ALOHA 标签预测 帧长调整 自适应调整

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基于情感向量空间模型的歌曲情感标签预测模型 被引量：7

6

作者 李静 林鸿飞 李瑞敏 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期45-50,58,共7页

音乐的情感标签预测对音乐的情感分析有着重要的意义。该文提出了一种基于情感向量空间模型的歌曲情感标签预测算法,首先,提取歌词中的情感特征词构建情感空间向量模型,然后利用SVM分类器对已知情感标签的音乐进行训练,通过分类技术找... 音乐的情感标签预测对音乐的情感分析有着重要的意义。该文提出了一种基于情感向量空间模型的歌曲情感标签预测算法,首先,提取歌词中的情感特征词构建情感空间向量模型,然后利用SVM分类器对已知情感标签的音乐进行训练,通过分类技术找到与待预测歌曲情感主类一致的歌曲集合,最后,通过歌词的情感相似度计算找到最邻近的k首歌曲,将其标签推荐给待预测歌曲。实验发现本文提出的情感向量空间模型和"情感词—情感标签"共现的特征降维方法比传统的文本特征向量模型能够更好地提高歌曲情感分类准确率。同时,在分类基础上进行的情感标签预测方法可以有效地防止音乐"主类情感漂移",比最近邻居方法达到更好的标签预测准确率。 展开更多

关键词 标签预测 特征降维 情感分类 情感向量空间模型

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基于二阶图自编码器的复杂网络分析

7

作者 袁立宁 刘义江 +1 位作者 莫嘉颖 罗恒雨 《现代信息科技》 2024年第10期64-67,共4页

为了充分利用复杂网络中蕴含的信息,增强图自编码器模型的表征能力,提出一种基于二阶图卷积网络的自编码器模型SeGCN-AE。先使用二阶图卷积网络提取实体属性和关系信息,生成低维特征表示;然后使用内积解码器重构复杂网络链接关系矩阵,... 为了充分利用复杂网络中蕴含的信息,增强图自编码器模型的表征能力,提出一种基于二阶图卷积网络的自编码器模型SeGCN-AE。先使用二阶图卷积网络提取实体属性和关系信息,生成低维特征表示;然后使用内积解码器重构复杂网络链接关系矩阵,并通过重构损失对模型进行优化。在两个基准复杂网络数据集实验中,SeGCN-AE的性能始终优于当前较为先进的基线模型,表明二阶关系的引入能够增强模型的表征能力,提升复杂网络分析任务的表现。 展开更多

关键词 图自编码器 图卷积网络 标签预测 关系预测

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基于低秩稀疏分解优化的图像标签完备 被引量：3

8

作者 孟磊 张素兰 +1 位作者 胡立华 张继福 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期36-44,共9页

大量上传的网络图像因用户语义标注的随意性,造成了图像标签的不完备,大大降低了图像检索的效率.低秩稀疏是一种有效降低数据噪声的方法.为提高图像语义标签完备的准确度,提出一种基于低秩稀疏分解优化(LRSDO)的图像标签完备方法.首先... 大量上传的网络图像因用户语义标注的随意性,造成了图像标签的不完备,大大降低了图像检索的效率.低秩稀疏是一种有效降低数据噪声的方法.为提高图像语义标签完备的准确度,提出一种基于低秩稀疏分解优化(LRSDO)的图像标签完备方法.首先结合待完备图像的视觉特征和语义搜索其近邻图像集;然后通过低秩稀疏分解模型获得其视觉特征与语义之间的映射关系,并以此预测该图像的候选标签;最后使用面向个体的标签共现频率方法对候选标签进行去噪优化,进而实现对其更加准确的自动图像标签完备.在基准数据集Corel5K和真实数据集Flickr30Concepts上进行了实验,结果表明,该方法在图像标签完备的平均准确率,平均召回率和覆盖率上均表现出更优的性能. 展开更多

关键词 图像标签完备 低秩稀疏分解 标签预测 标签优化 语义标注

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图像自动标注技术研究进展 被引量：3

9

作者 刘梦迪 陈燕俐 陈蕾 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2274-2281,共8页

现有图像自动标注技术算法可以大致划分为基于语义的标注算法、基于矩阵分解的标注算法、基于概率的标注算法以及基于图学习的标注算法等四大类。介绍了各类别中具有代表性的图像自动标注算法,分析了这些算法的问题模型及其功能特点,并... 现有图像自动标注技术算法可以大致划分为基于语义的标注算法、基于矩阵分解的标注算法、基于概率的标注算法以及基于图学习的标注算法等四大类。介绍了各类别中具有代表性的图像自动标注算法,分析了这些算法的问题模型及其功能特点,并归纳了图像自动标注算法中主要的优化求解方法及算法评价中常用的图像数据集和性能评价指标。最后,指出了图像自动标注技术目前存在的主要问题,并且提出了这些问题的解决思路。分析结果表明,对于图像自动标注技术的研究,可充分利用现有算法的优势互补,或借助多学科交叉的优势,寻找更有效的算法。 展开更多

关键词 图像检索 图像自动标注 标签填补 标签去噪 标签预测

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基于深度学习的RFID 标签防碰撞算法研究 被引量：4

10

作者 杨超 赵一帆 +2 位作者 李波 陈春 丁洪伟 《现代电子技术》 2021年第22期21-25,共5页

射频识别(RFID)是一种无线通信技术,可以进行数据采集和识别任何标记的物体。在RFID系统中,DFSA(动态帧时隙ALOHA)算法是解决标签碰撞问题的常用算法。针对现有DFSA算法存在最佳帧长预测精度低的问题,提出一种基于深度学习的DFSA优化算... 射频识别(RFID)是一种无线通信技术,可以进行数据采集和识别任何标记的物体。在RFID系统中,DFSA(动态帧时隙ALOHA)算法是解决标签碰撞问题的常用算法。针对现有DFSA算法存在最佳帧长预测精度低的问题,提出一种基于深度学习的DFSA优化算法。DFSA系统中,当帧长和标签数相等时系统可获得最佳效率。该算法把DFSA和LSTM(长短时记忆网络)神经网络结合起来,采用LSTM深度神经网络对RFID系统下一帧的标签数做预测,从而准确地调整帧长,实现系统吞吐率最大化。仿真结果表明,基于LSTM优化的DFSA算法可以有效提高RFID系统识别精度,减少时隙浪费。 展开更多

关键词 防碰撞算法 RFID 深度学习 DFSA 标签预测 帧长调整 仿真实验

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基于标签预测和奇异值分解的医生推荐系统的实现

11

作者 徐志坚 易丽莹 《智能计算机与应用》 2023年第6期181-183,188,共4页

随着信息技术的发展,医疗卫生领域中医疗管理系统、医生推荐系统等得到广泛的应用。但是目前的医生推荐系统存在着信息混乱等问题,使得医生推荐的准确度不高。本文基于标签预测和奇异值分解的医生推荐系统的实现,可以为患者推荐合适的医... 随着信息技术的发展,医疗卫生领域中医疗管理系统、医生推荐系统等得到广泛的应用。但是目前的医生推荐系统存在着信息混乱等问题,使得医生推荐的准确度不高。本文基于标签预测和奇异值分解的医生推荐系统的实现,可以为患者推荐合适的医生,减少了患者选择医生所用的时间,选择医生更有针对性,给患者带来便利。 展开更多

关键词 标签预测 奇异值分解 医生推荐 推荐系统

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基于标签预测的分组映射防碰撞查询树算法

12

作者 董轩江 《现代信息科技》 2023年第14期66-70,共5页

多标签防碰撞系统为了提高识别效率也会使通信复杂度更高,不利于提升系统信息传递的效率。针对防碰撞系统中识别效率与通信复杂度之间的矛盾关系,提出一种基于标签预测的分组映射查询树防碰撞算法。首先使用标签预测算法对阅读范围内的... 多标签防碰撞系统为了提高识别效率也会使通信复杂度更高,不利于提升系统信息传递的效率。针对防碰撞系统中识别效率与通信复杂度之间的矛盾关系,提出一种基于标签预测的分组映射查询树防碰撞算法。首先使用标签预测算法对阅读范围内的标签数量进行预测,根据预测结果使用不同的查询前缀,标签据此返回不同的信息;在此基础上根据标签ID特性对其进行分组并设计了映射码机制,阅读器根据映射规律反推出碰撞信息得到查询码进行查询识别。仿真结果表明,与QT算法、A4PQT、GBAQT以及DGMQT算法相比,所提算法能够有效减少识别总时隙数,在提高系统效率的同时大大降低了通信复杂度。 展开更多

关键词 射频识别 标签预测 查询树 分组映射

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社交网络用户标签预测研究 被引量：3

13

作者 刘列 邢千里 +2 位作者 刘奕群 张敏 马少平 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第2期56-63,共8页

随着社交网站的流行以及用户的大规模增加,社交网络用户行为分析已经成为社交网站进行网站维护、性能优化和系统升级的重要基础,也是网络知识挖掘和信息检索的重要研究领域。为了更好地理解社交网络用户添加个人标签的行为特征,该文基... 随着社交网站的流行以及用户的大规模增加,社交网络用户行为分析已经成为社交网站进行网站维护、性能优化和系统升级的重要基础,也是网络知识挖掘和信息检索的重要研究领域。为了更好地理解社交网络用户添加个人标签的行为特征,该文基于大约263万个微博用户的真实数据,对用户标签的分布进行了研究和分析。我们主要考察了用户标签的宏观分布特征,以及用户标签与关注对象的标签分布之间的联系,发现微博用户给自己添加标签时,在开始阶段倾向于使用反映个性的标签,之后会出于从众心理而选用大众化标签。我们将研究发现运用到基于关注关系的标签预测算法中,结果证实相关分析对于社交网站的标签推荐等课题具有一定的参考意义。 展开更多

关键词 社交网络 用户行为分析 标签预测

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一种具有平衡标签预测能力的在线哈希算法 被引量：1

14

作者 何硕 谢良 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第10期3161-3166,共6页

针对传统离线哈希算法训练模型耗时、占用内存大和不易更新模型的问题,以及现实图像集的标签存在大量损失的现象,提出了一种能够平衡标签预测的在线哈希算法(BLPOH)。BLPOH通过标签预测模块生成预测标签,并融合残缺的真实标签,能够有效... 针对传统离线哈希算法训练模型耗时、占用内存大和不易更新模型的问题,以及现实图像集的标签存在大量损失的现象,提出了一种能够平衡标签预测的在线哈希算法(BLPOH)。BLPOH通过标签预测模块生成预测标签,并融合残缺的真实标签,能够有效缓解因标签损失导致的模型性能下降。观察到标签存在分布不平衡现象,提出标签类别相似性平衡算法并应用于标签预测模块,提升标签预测的准确性。将旧数据的信息加入哈希函数的在线更新过程,提升模型对旧数据的兼容性。通过在两个广泛使用的数据集上进行实验,并和一些当前先进的算法进行对比,结果证实了BLPOH的优越性。 展开更多

关键词 在线哈希 多标签 标签预测 图像检索

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基于标签关联规则的挖掘与研究 被引量：1

15

作者 刘志刚 《科技创新与应用》 2017年第26期26-26,28,共2页

社会化标签系统以其巨大的服务商业价值被越来越多的专家学者关注和研究,在社会化标签系统中,用户可以按照自己的喜好来对各种网络资源帖上标签,能更方便信息的检索和快速查找。标签应用技术也逐渐成熟起来,通过传统的关联规则挖掘方法... 社会化标签系统以其巨大的服务商业价值被越来越多的专家学者关注和研究,在社会化标签系统中,用户可以按照自己的喜好来对各种网络资源帖上标签,能更方便信息的检索和快速查找。标签应用技术也逐渐成熟起来,通过传统的关联规则挖掘方法,对标签数据进行标签预测分析,为用户推荐有参考价值的标签,有助于电商提供产品的精准推广服务,同时促进社会化网络快速、稳定的发展。将文本挖掘、机器学习技术与标签数据相结合,利用Apriori算法来进行基于标签的关联规则挖掘研究。通过研究结果数据分析可知标签预测结果,有很好的标签预测效果,并在各种商业模式的驱动下,作为信息处理的一种抽象形式得到了广泛关注,各种服务即将快速增长。 展开更多

关键词 服务 标签 社会化标签系统 关联规则 标签预测

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一种基于用户关注行为的标签预测方法研究 被引量：2

16

作者 邓春燕 郭强 +2 位作者 林青轩 王雅静 刘建国 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期313-318,共6页

为从互联网用户的关注行为中抽离出更有效的用户标签,通过挖掘用户行为的关注特性,对标签进行预测,完善用户画像系统。首先,构建用户和关注行为对象的邻接矩阵,对其进行奇异值分解,得到行为特征矩阵;然后,利用逻辑斯蒂回归模型训练特征... 为从互联网用户的关注行为中抽离出更有效的用户标签,通过挖掘用户行为的关注特性,对标签进行预测,完善用户画像系统。首先,构建用户和关注行为对象的邻接矩阵,对其进行奇异值分解,得到行为特征矩阵;然后,利用逻辑斯蒂回归模型训练特征矩阵,预测用户行业属性标签;最后,针对微博上673144条用户行为数据进行实验研究。结果表明,利用用户关注行为特征矩阵预测行业标签,15类行业标签中预测准确性的最大值可达到0.657。研究结果缓解了用户关注行为的稀疏性,并且提升了行业标签的预测效果,改善了用户关注行为不能很好反映用户重要标签的缺陷,可为互联网用户画像贴标系统提供借鉴。 展开更多

关键词 用户画像 关注行为 特征分解 标签预测

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融合DOM树结构向量的行为类别标签预测模型 被引量：1

17

作者 王宝亮 陈伟宁 潘文采 《计算机仿真》 北大核心 2022年第9期257-262,281,共7页

针对传统的校园网络行为日志分析仅考虑文本内容而忽视结构信息的问题,提出了融合压缩DOM树结构向量的行为类别标签预测模型。模型通过融合网页文本特征向量和DOM树结构向量并使用分类器进行分类,对于网页文本特征向量,利用TF-IDF方法,... 针对传统的校园网络行为日志分析仅考虑文本内容而忽视结构信息的问题,提出了融合压缩DOM树结构向量的行为类别标签预测模型。模型通过融合网页文本特征向量和DOM树结构向量并使用分类器进行分类,对于网页文本特征向量,利用TF-IDF方法,计算每个词的权重,然后进行加权平均,最终表示整段文本的特征向量。对于DOM树结构向量,提取网页中的全部DOM树结构并进行压缩,降低向量冗杂度,提高向量的表达能力。实验结果显示,与现有方法相比,行为类别标签预测模型能有效提升类别预测准确率。 展开更多

关键词 用户画像 标签预测 日志分析

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科技文献关键词自动标注算法研究 被引量：2

18

作者 倪娜 刘凯 李耀东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第9期175-179,共5页

未标注或遗失关键词给科技文献的分类和导航工作带来一定困难,针对这一问题,提出了基于文献摘要内容的关键词自动标注算法。该算法使用标注过关键词的文献摘要作为训练文本,分别采用语言模型、LatentDirichletAllocation(LDA)模型、Prob... 未标注或遗失关键词给科技文献的分类和导航工作带来一定困难,针对这一问题,提出了基于文献摘要内容的关键词自动标注算法。该算法使用标注过关键词的文献摘要作为训练文本,分别采用语言模型、LatentDirichletAllocation(LDA)模型、ProbabilisticAuthor-Topic模型及语言模型+LDA模型的组合模型对训练集中的摘要文本和关键词建模,建立关键词和组成摘要文本特征词之间的关系,然后利用这些模型在未标注关键词的科技文献摘要上进行关键词的预测。在中英文数据上的实验结果表明,自动标注的关键词能较好地反映科技文献的内容;在所有模型中,语言模型+LDA组合模型的效果最佳。 展开更多

关键词 语言模型 标签预测 LATENT DIRICHLET ALLOCATION PROBABILISTIC Author-Topic Model

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联合标签预测与判别投影学习的半监督典型相关分析 被引量：1

19

作者 周凯伟 万建武 +1 位作者 王洪元 马宏亮 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第7期1126-1135,共10页

目的典型相关分析是一种经典的多视图学习方法。为了提高投影方向的判别性能,现有典型相关分析方法通常采用引入样本标签信息的策略。然而,获取样本的标签信息需要付出大量的人力与物力,为此,提出了一种联合标签预测与判别投影学习的半... 目的典型相关分析是一种经典的多视图学习方法。为了提高投影方向的判别性能,现有典型相关分析方法通常采用引入样本标签信息的策略。然而,获取样本的标签信息需要付出大量的人力与物力,为此,提出了一种联合标签预测与判别投影学习的半监督典型相关分析算法。方法将标签预测与模型构建相融合,具体地说,将标签预测融入典型相关分析框架中,利用联合学习框架学得的标签矩阵更新投影方向,进而学得的投影方向又重新更新标签矩阵。标签预测与投影方向的学习过程相互依赖、交替更新,预测标签不断地接近其真实标签,有利于学得最优的投影方向。结果本文方法在AR、Extended Yale B、Multi-PIE和ORL这4个人脸数据集上分别进行实验。特征维度为20时,在AR、Extended Yale B、Multi-PIE和ORL人脸数据集上分别取得87%、55%、83%和85%识别率。取训练样本中每人2(3,4,5)幅人脸图像为监督样本,提出的方法识别率在4个人脸数据集上均高于其他方法。训练样本中每人5幅人脸图像为监督样本,在AR、Extended Yale B、Multi-PIE和ORL人脸数据集上分别取得94. 67%、68%、83%和85%识别率。实验结果表明在训练样本标签信息较少情况下以及特征降维后的维数较低的情况下,联合学习模型使得降维后的数据最大限度地保存更加有效的信息,得到较好的识别结果。结论本文提出的联合学习方法提高了学习的投影方向的判别性能,能够有效地处理少量的有标签样本和大量的无标签样本的情况以及解决两步学习策略的缺陷。 展开更多

关键词 典型相关分析 标签预测 判别投影 联合学习 半监督

原文传递

一种改进的无偏节点标签预测方法研究 被引量：1

20

作者 俞刚 张泉方 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第11期248-250,259,共4页

在社会网络中,用户的位置和属性以及图片的标签预测等都具有广泛的应用前景。为了提高标签预测的性能,提出了一种改进的无偏节点标签预测算法。首先,对社会网络中的标签预测问题进行了形式化描述。其次,基于所有观察数据的训练目标的联... 在社会网络中,用户的位置和属性以及图片的标签预测等都具有广泛的应用前景。为了提高标签预测的性能,提出了一种改进的无偏节点标签预测算法。首先,对社会网络中的标签预测问题进行了形式化描述。其次,基于所有观察数据的训练目标的联合概率最大化与以这些数据为条件的单变量边缘预测值的不匹配现象,提出了一种改进的图模型训练方法。最后,通过对置信度的无偏估计,基于子图方法提出一种不包含额外标签数据的无偏算法用于模型的训练。在Twitter和Pokec数据集上的实验表明,提出的算法与相关的标签预测算法相比,其准确性和运行效率都得到了明显的提升。 展开更多

关键词 社会网络 标签预测 无偏估计 图模型

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