微博演化网络的负信息分类方法 被引量：13

1

作者 赵一 何克清 +1 位作者 李昭 黄贻望 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第1期91-98,共8页

针对Sina微博博文的转发关系,建立起用户转发博文之间的演化网络,从而利用SMO SVM(sequential minimal optimization support vector machine)分类算法对博文进行分类,筛选出恶意博文、垃圾广告、垃圾营销信息,使用户能够精确地屏蔽不... 针对Sina微博博文的转发关系,建立起用户转发博文之间的演化网络,从而利用SMO SVM(sequential minimal optimization support vector machine)分类算法对博文进行分类,筛选出恶意博文、垃圾广告、垃圾营销信息,使用户能够精确地屏蔽不想要的博文和博主。第一步基于微博转发关系的演化网络和SVM分类算法对整个Sina微博进行分类;第二步利用复杂网络等技术对经常发送恶意广告的博主进行标注,从而在网络中对他们进行屏蔽;最后找出垃圾信息的来源以及分辨出博主是不是恶意转发者,在宏观上能更好地遏制垃圾信息的传播。与用户从UCI数据集中实际反馈情况进行比较,实验结果表明,机器学习分类的实验结果吻合度达到89%。 展开更多

关键词 序列最小优化(SMO) 支持向量机(SVM) 演化网络 uci数据集 负信息

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一种改进ID3型决策树挖掘算法 被引量：10

2

作者 潘大胜 屈迟文 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第1期71-73,共3页

分析经典ID3型决策树挖掘算法中存在的问题,对其熵值计算过程进行改进,构建一种改进的ID3型决策树挖掘算法.重新设计决策树构建中的熵值计算过程,以获得具有全局最优的挖掘结果,并针对UCI数据集中的6类数据集展开挖掘实验.结果表明:改... 分析经典ID3型决策树挖掘算法中存在的问题,对其熵值计算过程进行改进,构建一种改进的ID3型决策树挖掘算法.重新设计决策树构建中的熵值计算过程,以获得具有全局最优的挖掘结果,并针对UCI数据集中的6类数据集展开挖掘实验.结果表明:改进后的挖掘算法在决策树构建的简洁程度和挖掘精度上,都明显优于ID3型决策树挖掘算法. 展开更多

关键词 数据挖掘 ID3型决策树 熵值计算 uci数据集

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基于记忆传递旗鱼优化的K均值混合迭代聚类 被引量：5

3

作者 黄鹤 熊武 +3 位作者 吴琨 王会峰 茹锋 王珺 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1638-1648,共11页

针对现有K均值聚类(KMC)算法受初始化影响较大,随机产生的聚类中心极易使聚类结果陷入局部最优而停止迭代,导致聚类精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于记忆传递旗鱼优化的K均值混合迭代聚类(MTSFO-HIKMC)算法.首先,借鉴已有改进思路,... 针对现有K均值聚类(KMC)算法受初始化影响较大,随机产生的聚类中心极易使聚类结果陷入局部最优而停止迭代,导致聚类精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于记忆传递旗鱼优化的K均值混合迭代聚类(MTSFO-HIKMC)算法.首先,借鉴已有改进思路,引入最大最小距离积来初始化KMC聚类中心,避免随机初始化带来的不确定性;同时,在迭代过程中,令当前最优解在局部进行自适应记忆传递修正,解决由于旗鱼算法搜索路径单一带来的全局寻优能力差和搜索精度不足的问题.利用Iris、Seeds、CMC和Wine国际标准数据集对MTSFO-HIKMC、旗鱼优化的K均值混合迭代聚类(SFO-KMC)算法、引入改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代聚类(IMFO-KMC)算法、KMC算法和模糊C均值(FCM)算法进行比较测试,从得到的收敛曲线和性能指标可知,所提出的MTSFO-HIKMC算法相较于IMFO-KMC算法具有更快的收敛速度;在高维度空间较IMFO-KMC算法具有更高的搜索精度;相较于KMC和FCM算法具有更高的搜索精度;相比SFO-KMC算法在收敛速度和搜索精度方面都有明显提升,在高维数据集方面尤其明显. 展开更多

关键词 旗鱼算法 自适应记忆传递修正策略 K均值聚类 最大最小距离积法 uci标准数据集

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基于局部和全局信息的改进聚类算法 被引量：3

4

作者 许小龙 王士同 梅向东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期165-171,共7页

传统K-means算法在随机选取初始聚类中心时,容易导致结果不稳定,谱聚类算法直接在相似矩阵上进行分割,对结果的准确性影响较大,而局部和全局正则化聚类算法未考虑数据空间分布对结果的影响。为此,引入离散度矩阵对局部和全局正则化聚类... 传统K-means算法在随机选取初始聚类中心时,容易导致结果不稳定,谱聚类算法直接在相似矩阵上进行分割,对结果的准确性影响较大,而局部和全局正则化聚类算法未考虑数据空间分布对结果的影响。为此,引入离散度矩阵对局部和全局正则化聚类算法进行改进。改进算法考虑数据的分布信息,通过在局部信息目标函数中引入离散度矩阵,结合全局信息的目标函数,将目标函数最小化问题转换为分解稀疏矩阵特征的问题。在UCI机器学习数据集和公共数据挖掘数据集上的实验结果表明,与K-means及标准谱聚类算法相比,该算法的预测精度更高。 展开更多

关键词 K-MEANS算法 谱聚类 离散度矩阵 特征分解 uci数据集

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多核学习中基于复合梯度映射的学习算法研究 被引量：1

5

作者 龙文光 刘益和 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第4期1019-1023,共5页

现有的多核学习算法大多假设训练样本分类完全正确,将其应用到受扰分类样本上时,由于分类存在差错,因此往往只能实现次优性能。为了解决这一问题,首先将受扰分类多核学习问题建模为随机规划问题,并得到一种极小极大表达式;然后提出基于... 现有的多核学习算法大多假设训练样本分类完全正确,将其应用到受扰分类样本上时,由于分类存在差错,因此往往只能实现次优性能。为了解决这一问题,首先将受扰分类多核学习问题建模为随机规划问题,并得到一种极小极大表达式;然后提出基于复合梯度映射的一阶学习算法对问题进行求解。理论分析表明,该算法的收敛速度为O(1/T),大大快于传统算法的收敛速度O(1槡/T)。最后,基于五个UCI数据集的实验结果也验证了本文观点和优化算法的有效性。 展开更多

关键词 多核学习 训练样本 随机规划 复合梯度映射 收敛速度 uci数据集

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基于属性差异与相似关系的知识约简方法 被引量：1

6

作者 李文翔 夏德麟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第12期3389-3391,3412,共4页

在数据挖掘系统的研究设计中,知识的获取和表示是一个备受关注的问题。提出的知识约简方法——差异相似矩阵算法,根据信息系统中各个样本的属性取值的差异性和相似性,构建矩阵模型,求取各决策类的最佳约简属性集,得出用于指导分类的规... 在数据挖掘系统的研究设计中,知识的获取和表示是一个备受关注的问题。提出的知识约简方法——差异相似矩阵算法,根据信息系统中各个样本的属性取值的差异性和相似性,构建矩阵模型,求取各决策类的最佳约简属性集,得出用于指导分类的规则知识。基于该算法开发的知识约简系统,能够有效地应用于大规模数据集的分析处理中。 展开更多

关键词 差异相似矩阵算法 知识约简 数据挖掘 uci数据库 粗集理论

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基于DSM的知识约简方法研究 被引量：1

7

作者 江昊 晏蒲柳 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期378-382,共5页

根据对象属性的差异性与相似性 ,以及对DSM(difference similitudematrix)矩阵元素mdij,msij的特性分析 ,定义了属性的重要度和合并度 ,给出了最佳属性约简集的修正子集的求解方法 ,从而提出了基于DSM的知识约简方法 ,该方法能在保证规... 根据对象属性的差异性与相似性 ,以及对DSM(difference similitudematrix)矩阵元素mdij,msij的特性分析 ,定义了属性的重要度和合并度 ,给出了最佳属性约简集的修正子集的求解方法 ,从而提出了基于DSM的知识约简方法 ,该方法能在保证规则相容的情况下生成少量规则 ,同时只使用部分条件属性 .通过约简UCI机器学习数据库 ,并与粗集理论约简的结果比较 ,表明了该方法的合理性和有效性 ,并在约简效率和规则的正确率上都要好于粗集理论 . 展开更多

关键词 DSM 知识约简 差异-相似性矩阵 数据约简 粗集理论 uci机器学习数据库 属性约简集

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基于模糊时间序列的计算机信息粒构建研究

8

作者 贺适 《自动化技术与应用》 2021年第2期48-50,共3页

计算机信息粒通常是使用概率性方法以判别式学习的方式进行的,当分类任务的性质是识别特定类别的模式时,如在情绪检测的情况下,可以同时从同一个人识别出多种情绪,这通常表明不同的情绪可能涉及特定的关系而不是相互排斥。本文基于模式... 计算机信息粒通常是使用概率性方法以判别式学习的方式进行的,当分类任务的性质是识别特定类别的模式时,如在情绪检测的情况下,可以同时从同一个人识别出多种情绪,这通常表明不同的情绪可能涉及特定的关系而不是相互排斥。本文基于模式时间序列用来识别密集型现实数据实例的分类。并以生命科学的UCI数据集作为实验对象,通过本文提出的方法与常用的概率方法进行比较,结果表明,该方法不仅可以作为概率方法的替代方法,而且还可以捕获概率方法无法实现的更多模式。 展开更多

关键词 计算机信息粒 模式序列 uci数据集 分类任务

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基于距离度量学习的集成谱聚类 被引量：3

9

作者 牛科 张小琴 贾郭军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期207-210,244,共5页

无监督学习聚类算法的性能依赖于用户在输入数据集上指定的距离度量,该距离度量直接影响数据样本之间的相似性计算,因此,不同的距离度量往往对数据集的聚类结果具有重要的影响。针对谱聚类算法中距离度量的选取问题,提出一种基于边信息... 无监督学习聚类算法的性能依赖于用户在输入数据集上指定的距离度量,该距离度量直接影响数据样本之间的相似性计算,因此,不同的距离度量往往对数据集的聚类结果具有重要的影响。针对谱聚类算法中距离度量的选取问题,提出一种基于边信息距离度量学习的谱聚类算法。该算法利用数据集本身蕴涵的边信息,即在数据集中抽样产生的若干数据样本之间是否具有相似性的信息,进行距离度量学习,将学习所得的距离度量准则应用于谱聚类算法的相似度计算函数,并据此构造相似度矩阵。通过在UCI标准数据集上的实验进行分析,结果表明,与标准谱聚类算法相比,该算法的预测精度得到明显提高。 展开更多

关键词 数据挖掘 边信息 相似度矩阵 距离度量学习 谱聚类 uci数据集

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逻辑模型树算法性能分析与改进研究 被引量：6

10

作者 张艺梅 丁香乾 +2 位作者 贺英 王丽丽 徐硕 《微型机与应用》 2014年第23期25-28,共4页

逻辑模型树(LMT)算法是基于树归纳和逻辑回归的一种分类算法。为验证LMT算法的优势,利用3个UCI标准数据集建模,将LMT算法与其他决策树方法进行对比分析。针对LMT算法在建立逻辑回归模型时会导致较高的计算复杂性的问题,研究利用赤池信... 逻辑模型树(LMT)算法是基于树归纳和逻辑回归的一种分类算法。为验证LMT算法的优势,利用3个UCI标准数据集建模,将LMT算法与其他决策树方法进行对比分析。针对LMT算法在建立逻辑回归模型时会导致较高的计算复杂性的问题,研究利用赤池信息量准则改进LMT算法,提升算法时间性能,避免模型过度拟合。在UCI标准数据集和烟叶综合质量评价数据中应用改进的LMT算法进行建模验证,结果表明,该改进方法在模型精度和召回率方面基本优于其他决策树方法,时间性能比改进前提升50%左右,能较好地评价烟叶综合质量。 展开更多

关键词 逻辑模型树 uci标准数据集 烟叶综合质量评价数据 赤池信息量准则 模型精度 召回率

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基于因素空间决定度的动态因素约简算法 被引量：1

11

作者 陈万景 曾繁慧 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第2期430-433,共4页

针对因素分析表中的因素实时变化的问题,利用因素空间决定度,给出了动态的因素约简算法.该算法分析了增加因素的决定度与原静态因素约简后因素的决定度之间的大小关系,有效利用原因素分析表静态因素约简的结果.在此基础上,实现了对新增... 针对因素分析表中的因素实时变化的问题,利用因素空间决定度,给出了动态的因素约简算法.该算法分析了增加因素的决定度与原静态因素约简后因素的决定度之间的大小关系,有效利用原因素分析表静态因素约简的结果.在此基础上,实现了对新增加因素后的因素分析表的动态因素约简.在UCI数据集上的实验结果表明:动态的因素约简算法是有效可行的. 展开更多

关键词 因素 因素空间 动态约简 新因素 决定度 选择 比较 uci数据集

原文传递

基于矩阵的模糊决策系统的属性约简算法 被引量：2

12

作者 代雪珍 常在斌 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2015年第2期224-229,共6页

通过矩阵刻画粗糙集理论,用模糊矩阵定义了模糊粗糙集的上(下)近似、重要度等概念,给出模糊决策系统的属性约简算法.将其运用到信息系统的属性约简算法和模糊信息系统的属性约简算法中,用UCI数据集说明算法的可行性.

关键词 模糊等价矩阵 模糊粗糙集 上(下)近似 uci数据集

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因素空间理论的因素约简算法 被引量：1

13

作者 茹慧英 包研科 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第2期219-224,共6页

为讨论差转计算在多因素决策问题中对因素系统的约简性能,通过理论分析与实证检验,在算法原理与机制的基础上深入讨论了算法的因素约简能力,并与基于差别矩阵的粗糙集因素约简算法进行比较.研究结果表明:差转计算在进行决策的过程中,确... 为讨论差转计算在多因素决策问题中对因素系统的约简性能,通过理论分析与实证检验,在算法原理与机制的基础上深入讨论了算法的因素约简能力,并与基于差别矩阵的粗糙集因素约简算法进行比较.研究结果表明:差转计算在进行决策的过程中,确保了对结果有重要影响的因素进入经验推理系统,影响不大的因素在决策的过程中自动地被舍弃,从而实现了因素的约简.在6个UCI数据集上,通过对因素约简结果与时间复杂度两个方面的讨论,得出差转计算的因素约简能力同差别矩阵算法相当,在时间复杂度方面远优于差别矩阵算法. 展开更多

关键词 因素约简 差转计算 粗糙集因素约简算法 算法比较 uci数据

原文传递

基于矩阵的模糊信息系统的属性约简算法

14

作者 代雪珍 《信息技术》 2014年第8期118-120,共3页

基于模糊粗糙集的知识获取方法在模糊粗糙集的研究中具有十分重要的作用,通过矩阵来刻画粗糙集理论,用模糊矩阵定义了模糊粗糙集和粗糙模糊集的上(下)近似、重要度等概念,给出模糊信息系统的属性约简算法,并用UCI数据集说明算法的可行性。

关键词 等价矩阵 上(下)近似 粗糙模糊集 uci数据集

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