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基于动态选择技术的食品安全谣言不平衡数据集分类方法

CLASSIFICATION METHOD OF FOOD SAFETY RUMOR IMBALANCED DATASETS BASED ON DYNAMIC SELECTION

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  • 万方数据
  • 维普
关于食品安全谣言的文本数据是极其典型的不平衡数据集之一,而传统机器学习算法对于不平衡数据少数类的分类精度较低.动态选择是评估分类器池中每个分类器对测试样本局部区域进行预测的能力,根据对于预测能力的评估,为每个测试样本选择分类器子集的方法.提出一种针对多类不平衡数据集的动态选择方法DCS-MI,并进行了广泛的实验.与一些最先进的动态选择技术相比,该方法提高了对不平衡数据集的分类性能,并能够在食品领域谣言分类问题上得到很好的应用.

何思宇、汪颢懿、左敏、张青川

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北京工商大学农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室 北京 100048

动态选择 不平衡数据集 食品安全谣言

北京市自然科学基金教育部人文社会科学研究青年基金教育部人文社会科学研究青年基金

420201420YJCZH22917YJCZH007

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.11.039

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(11)
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