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多标签数据流分类研究

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毕业论文范文题目:多标签数据流分类研究,论文范文关键词:多标签数据流分类研究
多标签数据流分类研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:传统的数据流分类研究主要针对单标签数据,然而对于现实中很常见的多标签数据流,传统的单标签的数据流分类算法则无法对多标签数据流进行分类,因此,本文首次提出了多标签数据流的概念,并提出了多标签数据流挖掘算法。本文的多标签数据流具有四个显著的特点:(1)样本是多标签的;(2)标签之间有相互依赖关系;(3)数据量大;(4)有概念漂移,即目标概念不是固定的。本研究分两种情况讨论了多标签数据流分类算法:第(文章此处忽略..)一,标签之间没有相互依赖关系。在这种情况下,采用BinaryRelevance分类器为基分类器,用静态加权投票集成方法进行挖掘,并在实验部分与多数投票集成算法进行比较,实验证明加权投票集成算法优于多数投票集成算法。第二,标签之间有相互依赖关系。在这种情况下,本研究利用标签之间的相互依赖关系,提出了一种改进的BinaryRelevance算法,这种改进后的BinaryRe(文章此处忽略..)levance分类器将作为基分类器,又因为不同的样本有着不同的分类困难,所以使用动态集成的方法在分类样本时,将找出这个样本的邻居,并计算基分类器在分类这些邻居的效果,根据效果赋以不同的权重。在实验部分将BinaryRelevance算法和静态集成算法作为对比算法,以证明改进BinaryRelevance算法和动态集成算法可以提高算法分类效果。本研究提出了无相互依赖关系和(本文此处忽略..)有相互依赖关系的两种多标签数据流构造方法。在无相互依赖关系的多标签数据流构造方法中,通过产生多个超平面将空间分为不同的两个部分模拟多个标签。在有相互依赖的多标签数据流构造方法中,则是在多个超平面的基础上,通过构造多个特征空间的关系,加入相互依赖关系。本研究还提出了模拟用户对真实多标签数据标签兴趣的人工数据流模拟方法。主要研究内容如下:(1)将BinaryRelevance算法(本文此处忽略..)与静态加权投票算法结合,可以对标签间没有相互依赖关系的多标签数据流进行有效地挖掘。(2)改进了BinaryRelevance算法,使其可以利用标签间的相互依赖关系,提高分类效果,并采用动态集成方法对多标签数据流进行更有效地挖掘。(3)提出了人工数据集模拟的方法,它可以模拟带概念漂移的多标签数据流,并设计了加入标签之间的相互依赖关系的方法。


以上为本篇毕业论文范文多标签数据流分类研究的介绍部分。
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