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협동 학습 방법을 이용한 문서의 멀티 라벨 분류의 개선Improving Multi-label Classification of Documents Using Co-training

Other Titles
Improving Multi-label Classification of Documents Using Co-training
Authors
이창환송수환
Issue Date
Dec-2013
Publisher
한국정보과학회
Keywords
multi-label classification method; multinomial naive Bayes; co-training method; 멀티 라벨 분류 방법; 문서 분류; 협동 학습 방법
Citation
정보과학회논문지 : 데이타베이스, v.40, no.6, pp 406 - 410
Pages
5
Indexed
KCI
Journal Title
정보과학회논문지 : 데이타베이스
Volume
40
Number
6
Start Page
406
End Page
410
URI
https://scholarworks.dongguk.edu/handle/sw.dongguk/15730
ISSN
1229-7739
Abstract
본 연구에서는 멀티 라벨 문서의 분류학습을 위한 다항 나이브 베이스 알고리즘의 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 멀티 라벨의 분류학습에서는 클래스 값들 간의 종속성을 효과적으로 활용하는 것이 학습의 성능에 많은 영향을 미치며 따라서 본 연구에서는 클래스 값들 사이의 종속성을 협동 학습의 기법을 이용하여 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 다수의 멀티 라벨 문서를 이용한 실험에서 본 연구의 방법은 다른 알고리즘들에 비하여 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
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Collections
College of Engineering > Department of Information and Communication Engineering > 1. Journal Articles

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