典型文献
基于引力模型的类属属性多标签分类算法
文献摘要：
为解决基于类属属性的多标签分类算法(multi-label classification with label specific features,LIFT),在类属属性构造过程中未考虑数据间的相互作用且未利用近邻集合的特征和标签信息的问题,提出基于引力模型的类属属性多标签分类算法G-GMLIFT(global-gravitation model based label specific features)和L-GMLIFT(local-gravitation model based label specific features).结合引力模型,利用近邻集合的特征和标签信息,构成基于相互作用的类属属性空间,度量数据间的相互作用.仿真结果表明,与现有方法相比,所提算法具有较好的分类性能.
文献关键词：
多标签分类;类属属性;引力模型;近邻密度;近邻权重
中图分类号：
作者姓名：
陈永波;李巧勤;刘勇国
作者机构：
电子科技大学 信息与软件工程学院,四川 成都 610054
文献出处：
引用格式：
[1]陈永波;李巧勤;刘勇国-.基于引力模型的类属属性多标签分类算法)[J].计算机工程与设计,2022(06):1637-1643
A类：
GMLIFT,gravitation,近邻权重
B类：
引力模型,类属属性,多标签分类,分类算法,multi,label,classification,specific,features,属性构造,标签信息,global,model,local,分类性能,近邻密度
AB值：
0.199806
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