典型文献
一种基于预过滤和聚类处理的众包标签噪声纠正方法
文献摘要：
面向众包标注数据,提出一个新的标签噪声纠正方法MCNC(modified cluster-based noise correction).利用实例多标签集合的信息进行预过滤,构建过滤器进行二次噪声过滤.在原始数据集上进行聚类学习,对两次过滤中去除的实例进行重新标注.在22个数据集上的实验结果表明,MCNC可以有效提升数据集的集成标签质量,从而提高目标分类器的性能.
文献关键词：
众包学习;集成标签;标签噪声;噪声纠正
中图分类号：
作者姓名：
史伟;李超群
作者机构：
中国地质大学(武汉)数学与物理学院 湖北 武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]史伟;李超群-.一种基于预过滤和聚类处理的众包标签噪声纠正方法)[J].计算机应用与软件,2022(07):6-12,37
A类：
噪声纠正,集成标签
B类：
预过滤,标签噪声,纠正方法,众包标注,MCNC,modified,cluster,noise,correction,多标签,标签集,过滤器,二次噪声,噪声过滤,原始数据,标签质量,目标分类器,众包学习
AB值：
0.38163
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