TAILIEUCHUNG - Phân loại dữ liệu có liên kết sử dụng phương pháp đồng huấn luyện

Trong bài báo này, tác giả đề xuất giải quyết vấn đề kết hợp thông tin liên kết với các dữ liệu khác bằng cách sử dụng kỹ thuật đồng huấn luyện, trong đó các liên kết được coi là một góc nhìn (view) khác của dữ liệu. | Tạp chí Khoa học ĐHQGHN Khoa học Tự nhiên và Công nghệ Tập 30 Số 4 2014 48-57 Phân loại dữ liệu có liên kết sử dụng phương pháp đồng huấn luyện Nguyễn Việt Tân1 Hoàng Vũ2 Đặng Vũ Tùng3 Từ Minh Phương4 Đại học Công nghệ ĐHQGHN 144 Xuân Thủy Cầu Giấy Hà Nội Việt Nam 2 Viện Công nghệ thông tin ĐHQGHN 144 Xuân Thủy Hà Nội Việt Nam 3 Học viện Thanh thiếu niên Việt Nam 5 Chùa Láng Đống Đa Hà Nội Việt Nam 2 Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 122 Hoàng Quốc Việt Cầu Giấy Hà Nội Việt Nam Nhận ngày 10 tháng 10 năm 2014 Chỉnh sửa ngày 18 tháng 11 năm 2014 Chấp nhận đăng ngày 22 tháng 12 năm 2014 Tóm tắt Trong một số ứng dụng phân loại tự động bên cạnh các dữ liệu dạng vector còn có dữ liệu liên kết thể hiện quan hệ giữa các đối tượng như trang web được nối bởi các siêu liên kết bài báo khoa học được liên kết bởi các tài liệu tham khảo các nút mạng được kết nối vật lý .. Yêu cầu đặt ra với thuật toán phân loại là tận dụng và kết hợp dữ liệu liên kết với các thông tin khác để cho kết quả dự đoán chính xác hơn. Nhiều nghiên cứu trước đây đã giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng các thuật toán dựa trên đồ thị mà tiêu biểu là bộ phân lớp Gaussian-field các mạng Hopfield và bộ phân lớp quan hệ láng . Trong bài báo này chúng tôi đề xuất giải quyết vấn đề kết hợp thông tin liên kết với các dữ liệu khác bằng cách sử dụng kỹ thuật đồng huấn luyện trong đó các liên kết được coi là một góc nhìn view khác của dữ liệu. Phương pháp được thử nghiệm trên bộ dữ liệu WebKB. Kết quả thử nghiệm và so sánh cho thấy phương pháp đề xuất cho kết quả phân loại chính xác hơn phương pháp kết hợp dữ liệu liên kết dựa trên đồ thị. Từ khóa Đồng huấn luyện dữ liệu liên kết 1. Giới thiệu Phân loại hay phân lớp là kỹ thuật khai phá dữ liệu được nghiên cứu và sử dụng rộng rãi. Đây là phần quan trọng trong các dạng ứng dụng như phân loại văn bản nhận dạng chữ viết giọng nói phân loại protein . Trên thực tế tồn tại một số bài toán trong đó giữa các đối tượng cần phân lớp có các liên kết Tác

• Cơ sở dữ liệu
• Phân loại dữ liệu
• Đồng huấn luyện
• Dữ liệu liên kết
• Phương pháp đồng huấn luyện
• Suy luận tập hợp RL
• Kỹ thuật đồng huấn luyện
• Bài giảng Phân loại dữ liệu
• Cây quyết định
• Phân loại dữ liệu với mạng Bayesian
• Phân loại dữ liệu với mạng Neural
• Phương pháp phân loại dữ liệu
• Bài giảng Phân tích dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Phân loại thành phần chính
• Phân tích thành phần dữ liệu
• Luận văn Thạc sĩ
• Công nghệ thông tin
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Kỹ thuật phân loại dữ liệu LiDAR
• Phân loại dữ liệu LiDAR
• Kỹ thuật phân khúc
• Kỹ thuật thủy vân
• Lược đồ thủy vân
• Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Dữ liệu phân loại
• Bảo vệ dữ liệu
• Thủy vân cơ sở dữ liệu quan hệ
• Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS
• Giới thiệu phân tích dữ liệu
• Nhập liệu và một số xử lý trên biến
• Làm sạch dữ liệu
• Tóm tắt và trình bày dữ liệu
• Kiểm định mối liên hệ giữa hai biến
• Phân tích dữ liệu với SPSS
• Xử lý dữ liệu trên biến
• Nguyên tắc mã hóa dữ liệu
• Xử lý trên biến
• Bài giảng Phân tích dữ liệu với SPSS
• Mã hóa dữ liệu
• Phương pháp phân loại hướng đối tượng
• Ảnh vệ tinh Worldview 2
• Tư liệu ảnh Worldview 2
• Phân loại lớp phủ
• Dữ liệu trắc địa
• Xử lý dữ liệu trong kinh doanh
• Phân tích dữ liệu trong kinh doanh
• Các loại dữ liệu
• Nguồn dữ liệu
• Phương pháp chọn mẫu
• Công cụ phân tích dữ liệu
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Hệ quản trị cơ sở dữu liệu
• Phân loại cơ sở dữ liệu
• Chuyển đối loại cơ sở dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Data mining
• Môi trường và phát triển bền vững
• Xây dựng hệ thống dữ liệu
• Phân loại cây xanh hoa cảnh
• Trang trí cảnh quan đô thị
• Hệ thống dữ liệu phân loại cây xanh
• Tạp chí Khoa học công nghệ
• Khách hàng trực tuyến
• Học máy có giám sát
• Khai thác dữ liệu bình luận
• Phân loại bình luận của khách hàng
• Mô hình dữ liệu
• Bài giảng các mô hình dữ liệu
• Phân loại mô hình dữ liệu
• Mô hình dữ liệu mạng
• Mô hình dữ liệu quan hệ
• Mô hình dữ liệu thực thể
• Cấu trúc dữ liệu
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Cấu trúc dữ liệu cây
• Kiểu dữ liệu cây
• Phân loại cây
• Hệ quản trị Cơ sở dữ liệu
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Phân loại indexes
• Phân loại chỉ mục
• Tạo chỉ mục
• Khóa luận tốt nghiệp
• Ứng dụng kĩ thuật khai phá dữ liệu
• Kĩ thuật khai phá dữ liệu
• Phân loại khách hàng
• Chăm sóc khách hàng
• Dữ liệu nhiễu
• Phân loại dữ liệu nhiễu
• Khai thác dữ liệu nhiễu
• Chủng vi nấm phân lập
• Khả năng phân giải
• Cơ chất sinh học
• Phương pháp hình thái
• Giải trình tự gen
• Dữ liệu khóa phân loại
• Dữ liệu genbank
• Phân tích dữ liệu thống kê
• Loại thang đo
• Phân tích đơn biến
• Phân tích nhị biến
• Phân tích đa biến
• Gom cụm phân cấp
• Lý thuyết tập thô
• Lựa chọn thuộc tính gom cụm
• Giáo trình Công nghệ Thông tin
• Kiểu dữ liệu trừu tượng
• Cách cài đặt kiểu dữ liệu trừu tượng
• Phân loại kiểu dữ liệu trừu tượng
• Bài toán Cấu trúc dữ liệu
• Kiểu dữ liệu phức hợp
• Bài giảng Kiểu dữ liệu phức hợp
• Kiểu dữ liệu đơn giản
• Phân loại kiểu dữ liệu phức hợp
• Mảng 1 chiều