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一种基于预过滤和聚类处理的众包标签噪声纠正方法

A CROWDSOURCING LABEL NOISE CORRECTION METHOD BASED ON PRE-FILTERING AND CLUSTERING

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面向众包标注数据,提出一个新的标签噪声纠正方法MCNC(modified cluster-based noise correction).利用实例多标签集合的信息进行预过滤,构建过滤器进行二次噪声过滤.在原始数据集上进行聚类学习,对两次过滤中去除的实例进行重新标注.在22个数据集上的实验结果表明,MCNC可以有效提升数据集的集成标签质量,从而提高目标分类器的性能.

史伟、李超群

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中国地质大学(武汉)数学与物理学院 湖北 武汉430074

众包学习 集成标签 标签噪声 噪声纠正

国家级大学生创新创业训练计划

G1320311901

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.07.002

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(7)
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