基于RReliefF特征选择算法的复杂网络链接分类

合集下载

相关主题

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６４１，Ｃｈｉｎａ）
ＷＵＪｉｅｈｕａ，
（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃｏｆＩｎｄｕｓｔｒｙａｎｄＣｏｍｍｅｒｃｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０５１０，Ｃｈｉｎａ；
第４３卷第８期
Ｖｏ１．４３Ｎｏ．８
计
算
机
工
程
２０１７年８月
Ａｕｇｕｓｔ２０１７
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
・
来自百度文库
人工智能及识别技术・
文章编号：１０００－３４２８【２０１７）０８－０２０８－０７
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１７，４３（８）：２０８－２１４．
ＣｏｍｐｌｅｘＮｅｔｗｏｒｋＬｉｎｋＣｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＲＲｅｌｉｅｆＦＦｅａｔｕｒｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
文献标志码：Ａ
中图分类号：ＴＰ３９１
基于ＲＲｅｌｉｅｆＦ特征选择算法的复杂网络链接分类
伍杰华＇
（１．广东工贸职业技术学院计算机工程系，广州５１０５１０；２．华南理工大学信息科学与技术学院，广州５１０６４１）
关键词：复杂网络；链接分类；关系分类；特征选择；偏最小二乘法
中文引用格式：伍杰华．基于ＲＲｅｌｉｅｆＦ特征选择算法的复杂网络链接分类［Ｊ］．计算机工程，２０１７，４３（８）：２０８ — ２１４．英文引用格式：ｗｕＪｉｅｈｕａ．ＣｏｍｐｌｅｘＮｅｔｗｏｒｋＬｉｎｋＣｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＲＲｅｌｉｅｆＦＦｅａｔｕｒｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］
ｓｉｔｕａｔｉｏｎｔｈａｔｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｆｅａｔｕｒｅｈａｓｌａｒｇｅｎｏｉｓｅａｎｄｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｌｉｎｋｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＲＲｅｌｉｅｆＦｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｌｉｎｋｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｌｏｃａｌａｎｄｇｌｏｂａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ．ＲＲｅｌｉｅｆＦａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｓｅｌｅｃｔｆｅａｔｕｒｅｓ．ａｎｄｔｈｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｌｒｏｎｉｓｃａｒｒｉｅｄ
摘要：研究基于复杂网络特征的链接分类问题，针对原始特征噪声信息多、冗余度大的现象，在ＲＲｅｌｉｅｆＦ特征选择算法的基础上，提出一种改进的链接分类模型。从局部和全局２个维度构建与链接相关联的特征信息，引入ＲＲｅｌｉｅｆＦ算法对特征进行选择并采用偏最小二乘法实现回归分类。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明，该模型能筛选出具有判别性的特征，提高链接分类质量，为监督学习的复杂网络链接分类提供一种新思路。
【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｌｉｎｋｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅ