基于RReliefF特征选择算法的复杂网络链接分类

发布时间：2018-03-20 08:20

  本文选题：复杂网络　切入点：链接分类　出处：《计算机工程》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【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RRelief F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RRelief F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]:In this paper, the problem of link classification based on complex network features is studied. Aiming at the phenomenon that the original feature noise information is much and the redundancy is large, based on the RRelief F feature selection algorithm, An improved link classification model is proposed to construct the feature information associated with the link from two dimensions: local and global. RRelief F algorithm is introduced to select features and partial least square method is used to realize regression classification. The experimental results on artificial data sets and real data sets show that the model can screen discriminant features and improve the quality of link classification. It provides a new idea for the classification of complex network links in supervised learning.
【作者单位】： 广东工贸职业技术学院计算机工程系;华南理工大学信息科学与技术学院;
【基金】：广东省优秀青年教师培养计划项目(YQ2015177) 广东省教育部产学研结合项目(2012B091100043) 广东省科技计划项目(2011B080701082)
【分类号】：O157.5

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3 周p，

本文编号：1638255