用核K-means聚类和半定规划SVM实现垃圾标签检测

提出使用核K-means聚类算法从样本集中抽取特征向量集来训练SVM,达到减少SVM规模的目的。SVM核函数的选择会影响SVM模型的分类效果,提出将多个非线性映射能力不同的核函数进行线性组合,在特征训练集上构造出组合SVM的半定规划模型,用内点法求解出最优组合系数,得到非线性映射能力更强的半定规划SVM,并用做垃圾标签检测。在UCI数据集上与双层减样支持向量机方法进行比较,实验结果表明,新的垃圾标签检测法提高了识别率,并大幅度减少了训练时间。

用子空间粒子群聚类算法识别Folksonomy标签冗余的研究

Web2.0标签系统中经常包含很多冗余的标签,标签冗余会增加用户选择喜好项目时的负担,从而影响用户建模和对推荐系统的评估。标签数据集通常存在着大量不相关或是冗余的特征,而不同簇之间的相关特征子集又是不一样的,所以应该从不同的特征子集中来发现簇。提出使用子空间粒子群聚类识别标签冗余,算法采用指数型变权类似K-means的目标函数,该函数对变量权值的改变更加敏感。在此基础上利用粒子群优化目标函数搜寻得到全局最优的标签聚类,提高抽取冗余标签的准确度。实验结果表明,此算法具有较强的全局搜索能力,应用于标签冗余识别获得了更好的精度。