【摘 要】
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针对Web对象的多标签分类的自动标注过程中，存在的标记数据耗时和不足导致分类性能不高的问题，提出了基于稀疏混合图随机跳跃变迁策略的Web对象多标签分类算法。首先，在构建Web
【机 构】
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安徽信息工程学院,中国科学技术大学软件学院,安徽信息工程学院基础教学部
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针对Web对象的多标签分类的自动标注过程中，存在的标记数据耗时和不足导致分类性能不高的问题，提出了基于稀疏混合图随机跳跃变迁策略的Web对象多标签分类算法。首先，在构建Web对象亲和子图和标签相关子图基础上，通过权重自适应方式构建Web对象标签分类的混合图，实现半监督形式的自动标注，解决人工标注存在的耗时问题；其次，针对混合图求解问题，利用随机跳跃变迁策略实现混合图对象与预测标签间的概率分配，实现未标记的Web对象所属类别标签的概率估计，并获得其top-k最高相关性分数；最后，在UCIWeb测试集和真实大
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