稀疏混合图随机跳跃Web对象多标签半监督分类

来源：计算机科学与探索杂志2017年第7期北京时间：

作者：汪忠国，吴敏，谭芳芳

单位：1. 安徽信息工程学院，安徽 芜湖 2410002. 中国科学技术大学 软件学院，合肥 2300513. 安徽信息工程学院 基础教学部，安徽 芜湖 241000

摘要：针对Web对象的多标签分类的自动标注过程中，存在的标记数据耗时和不足导致分类性能不高的问题，提出了基于稀疏混合图随机跳跃变迁策略的Web对象多标签分类算法。首先，在构建Web对象亲和子图和标签相关子图基础上，通过权重自适应方式构建Web对象标签分类的混合图，实现半监督形式的自动标注，解决人工标注存在的耗时问题；其次，针对混合图求解问题，利用随机跳跃变迁策略实现混合图对象与预测标签间的概率分配，实现未标记的Web对象所属类别标签的概率估计，并获得其top-k最高相关性分数；最后，在UCI Web测试集和真实大数据上进行测试，结果显示所提算法的Rand指标要优于对比算法，验证了算法的有效性。

关键词：大数据,随机跳跃,Web对象,标签分类,自动标注