一种双重特征选择的不平衡复杂网络链接分类模型

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 1次 | 上传用户：chunling329

【摘要】

：

基于有监督学习思想的链接分类是复杂网络分析领域的主要研究问题,该思想的核心在于把网络分成训练网络和目标网络,通过分类模型学习训练集合并对目标集合进行预测。然而在复杂网络链接分类这一场景中,正类别样本和负类别样本的分布是不平衡的,特征之间会存在冗余信息,这一现象往往制约着分类性能的有效提升。针对该问题,提出了一种双重特征选择的分类模型。该方法借助Relief赋予特征权重并使用K-means聚类算法对

【作者】

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伍杰华徐宏

【机构】

：

广东工贸职业技术学院计算机工程系,华南理工大学计算机科学与工程学院

【出处】

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计算机应用研究

【发表日期】

：

2018年01期

【关键词】

：

链接分类 RELIEF K-均值特征选择 mRMR 不平衡问题 link classification Relief K-means feature sele

【基金项目】

：

广东省优秀青年教师资助项目(YQ2015177),广东省科技计划资助项目(2017ZC0303)

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