基于共现分析的分类器链标签序列优化方法

针对分类器链模型采用随机生成方式确定标签序列会极大影响分类器链性能的问题。通过共现分析技术深入挖掘标签间的潜在关系, 提出一种基于贪心算法和n-gram模型的两种标签序列优化策略以提升分类器链模型性能。基于贪心算法的策略通过计算和排序标签之间共现率来生成优化的分类器链标签序列, 而基于n-gram模型的策略则通过最大化标签之间条件概率来生成优化的分类器链标签序列。最后通过多个多标签基准数据集进行实验验证, 实验结果表明, 与当前流行的各种分类器链模型相比, 所提的两种策略很有竞争力, 可以明显提升多标签分类效果。     

关于循环系统的几点注记

在系统和循环系统概念的基础上对循环系统类cycle-system进行了讨论，解决了范畴问题，基本问题和同构不变性问题，分别得出了结果。     

一种基于多分类语义分析和个性化的语义检索方法

为了进一步提升语义检索的精度和改善用户体验,提出了一种基于多分类语义分析和个性化的语义检索方法.首先,利用改进的多分类语义分析方法实现目标文档的向量化,并建立词向量库;然后,利用支持向量机对文档进行分类,并结合文档类别生成标签索引.在检索时,根据词向量库的引导,使用用户历史检索记录和个人信息优化检索结果.实验结果显示,基于该方法的系统的检索精度、平均DCG和nDCG指标值分别达到0.7,7.267和0.890,较基于Lucene方法和Yahoo Directory方法所得结果的均值分别高出31%,36%和19%.在时间复杂度上,每次检索的平均耗时为0.669 s,较Lucene方法仅增加了0.326 s.由此可见,该方法提高了检索的精度和综合相关度,且额外的时间消耗较少.     

基于类别混合嵌入的电力文本层次化分类方法

针对当前电力文本分类方法中因忽视类别标签之间潜在语义关联关系而导致分类性能低效的问题,提出一种基于层次化分类模型的电力文本分类方法.首先,利用采集的电力成果非结构化文档,采用自动化信息提取技术和标注技术,构建电力文本多标签分类训练集,并结合领域知识分析,构建类别标签之间的层次化关系.然后,提出基于类别结构和标签语义混合...