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社交地点分类算法设计与实现 被引量:1
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作者 迟铭宇 《现代计算机(中旬刊)》 2017年第7期17-20,共4页
利用社交媒体平台的带时间的签到数据和少量带标注的样本,通过快捷有效的算法对未标记地点进行智能标记。算法首先对签到数据的用户特征和时间特征进行有效抓取,并通过信息熵对数据进行验证和筛选,然后利用杰卡德相似系数对地点之间的... 利用社交媒体平台的带时间的签到数据和少量带标注的样本,通过快捷有效的算法对未标记地点进行智能标记。算法首先对签到数据的用户特征和时间特征进行有效抓取,并通过信息熵对数据进行验证和筛选,然后利用杰卡德相似系数对地点之间的相似性关系进行概括,接着使用松弛标记法对地点的标签概率进行计算,最后构造支持向量机分类器,利用带标注的样本对分类器进行训练,从而导入未标记数据进行标记。 展开更多
关键词 标签分类算法 信息熵 松弛标记法 支持向量机
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