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基于特征扰动的半监督专家发现方法
1
作者
陈卓
张樊星
+1 位作者
杜军威
袁玺明
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期85-91,共7页
专家可为社区问答提供权威的答复,高效精准的专家发现有助于提升问答社区的服务质量.现有社区用户数据中存在噪声标签数据,且由于专家数量较少造成分类数据不平衡,从而降低了监督学习模型的专家发现精度.针对上述问题,本文提出一种基于...
专家可为社区问答提供权威的答复,高效精准的专家发现有助于提升问答社区的服务质量.现有社区用户数据中存在噪声标签数据,且由于专家数量较少造成分类数据不平衡,从而降低了监督学习模型的专家发现精度.针对上述问题,本文提出一种基于特征扰动的半监督专家发现方法.该方法构建了一种无标签数据特征扰动策略,利用Sharpening算法实现无标签数据的伪标签化;基于ADASYN算法,通过构建专家用户邻近样本的方式扩充专家样本数据量,缓解分类数据的不平衡;构建联合损失函数,利用有标签和伪标签数据共同训练分类器,增强模型的泛化性能.实验结果表明,该方法在多个评价指标上优于已有模型和方法.
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关键词
专家发现
社区问答
半监督学习
特征扰动
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职称材料
题名
基于特征扰动的半监督专家发现方法
1
作者
陈卓
张樊星
杜军威
袁玺明
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期85-91,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(F030810,6217072142)
山东省重点研发计划资助项目(2018GGX101052)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2021MF092)。
文摘
专家可为社区问答提供权威的答复,高效精准的专家发现有助于提升问答社区的服务质量.现有社区用户数据中存在噪声标签数据,且由于专家数量较少造成分类数据不平衡,从而降低了监督学习模型的专家发现精度.针对上述问题,本文提出一种基于特征扰动的半监督专家发现方法.该方法构建了一种无标签数据特征扰动策略,利用Sharpening算法实现无标签数据的伪标签化;基于ADASYN算法,通过构建专家用户邻近样本的方式扩充专家样本数据量,缓解分类数据的不平衡;构建联合损失函数,利用有标签和伪标签数据共同训练分类器,增强模型的泛化性能.实验结果表明,该方法在多个评价指标上优于已有模型和方法.
关键词
专家发现
社区问答
半监督学习
特征扰动
Keywords
expert discovery
community question answer
semi-supervised learning
feature perturbation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征扰动的半监督专家发现方法
陈卓
张樊星
杜军威
袁玺明
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
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