基于标记关系的多标记社团发现算法!.pdfVIP

ISSN1004—9037，CODENSCYCE4 http；／／sjcj．nuaa．edu．cn of J。umalData and AcquisitionProcessing E—mail：sj V01．32，No．2，Mar．2017，pp．363—374 DOI：10．16337／j．1004—9037．2017．02．018 17 Data @20byJournaL。fAcquisitionand Processing 基于标记关系的多标记社团发现算法 李 娜1’2 潘志松1 施 蕾1 薛 胶1’2 任义强3 3．西门子电力自动化有限公司，南京，211100) 摘 要：真实世界的对象具有多义性，具有非单一的多种标记。对于多标记的学习，现阶段的工作虽然 能够利用标记间的重用评分分析多标记间的关系，但是尚不能直观挖掘出多标记的关系结构，也不能准 factori— matrix 确掌握多标记的主从关系以及多标记的重要性排名情况。而非负矩阵分解(Nonnegative 方法对多标记关系进行社团结构分解成为有价值的研究内容。本文提出多标记社团发现算法，有效地 对多标记进行挖掘，发现其中的社团结构，得到多标记的社团关系，并且能够对多标记节点的重要程度 排序，分析多标记的主从结构，验证多标记关系算法的有效性，挖掘出其中隐藏的价值，这对于多标记的 研究具有重要意义。 关键词：多标记；标记关系；非负矩阵分解；社团发现 中图分类号：TP391 文献标志码：A Multi—label Detection basedonMulti—label CommunityAlgorithm Relationship LiNal’2，Pan Leil，XueJia01卜，Ren Zhison91，Shi Yiqian93 ofCommandInformation ofScienceand 32th (1．College Systems，PLAUniversity ResearchInstituteofChinaE1eetronic PowerAutomation Technol。gyGroup Co，Ltd．，Nanjing，211100，China) oftherealworldcanbe a of la— Abstract：The meaning，withVarietynon—single objects ass远nedmultiple the work take ofthereusescore bels．Astomulti—label relatedcurrent learning，although may advantage northe to the between stiUcanfindneitherthelabelstructure analyzerelationshipmultiplelabels，i