【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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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（20128091100043）,广东省科技计划项目（20118080701082）.
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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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