基于RReliefF特征选择算法的复杂网络链接分类
Complex Network Link Classification Based on RRelief F Feature Selection Algorithm作者机构：广东工贸职业技术学院计算机工程系广州510510 华南理工大学信息科学与技术学院广州510641
出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期：2017年第34卷第8期
页 面：208-214页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
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)
主 题：复杂网络 链接分类 关系分类 特征选择 偏最小二乘法
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。
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