吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (4): 1054-1058.

• 论文 • 上一篇    下一篇

XML文档分类的IL-AdaBoost算法

董元方1,2,李雄飞1, 李军1,3, 李巍1   

  1. 1.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室|长春 130012;2.长春理工大学 经济管理学院, 长春 130022;3.长春理工大学 数学系, 长春130022
  • 收稿日期:2010-05-17 出版日期:2011-07-01 发布日期:2011-07-01
  • 通讯作者: 李雄飞(1963-),男,教授,博士生导师.研究方向:数据挖掘. E-mail:lxf@jlu.edu.cn
  • 作者简介:董元方(1975-),女,博士研究生,讲师.研究方向:数据挖掘. E-mail:yf.dong@163.com
  • 基金资助:

    国家科技支撑计划项目(2006BAK01A33); 吉林省科技发展计划项目(20070321,20090704).

IL-AdaBoost algorithm for XML document classification

DONG Yuan-fang1,2, LI Xiong-fei1, LI Jun1,3,LI Wei1   

  1. 1.Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering for Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China|2.School of Economics and Management, Changchun University of Science and Technology, Changchun 130022, China|3.Department of Mathematics, Changchun University of Science and Technology, Changchun 130022, China
  • Received:2010-05-17 Online:2011-07-01 Published:2011-07-01

摘要:

提出一种XML文档分类算法——IL-AdaBoost。算法以XML频繁变化子结构为特征构建决策树桩,作为boosting算法的弱分类器,并改进了AdaBoost算法;利用泊松过程模拟新增XML文档的生成,反映XML文档随时间增加的特性,更新样本分布,实现增量学习。利用采样改善基本分类器的差异性,提高集成学习效果。

关键词: 人工智能, AdaBoost, XML分类, 特征空间, 增量学习

Abstract:

An improved AdaBoost algorithm, IL-AdaBoost, for XML document classification is proposed. IL-AdaBoost uses frequent change of substructure with XML as the feature to build the decision stumps, then uses the decision stumps as weak classifiers, and improves AdaBoost algorithm. IL-AdaBoost is used to simulate new generation of XML documents through Poisson process, which reflects the characteristics of increase in XML documents with time, and updates the distribution of the sample to achieve incremental learning. IL-AdaBoost reduces the differences of basic classifier by sampling, and improves ensemble learning.

Key words: artificial intelligence, AdaBoost, XML classification, feature space, incremental learning

中图分类号: 

  • TP181
[1] 董飒, 刘大有, 欧阳若川, 朱允刚, 李丽娜. 引入二阶马尔可夫假设的逻辑回归异质性网络分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1571-1577.
[2] 顾海军, 田雅倩, 崔莹. 基于行为语言的智能交互代理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1578-1585.
[3] 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于垂直维序列动态时间规整方法的图相似度度量[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1199-1205.
[4] 张浩, 占萌苹, 郭刘香, 李誌, 刘元宁, 张春鹤, 常浩武, 王志强. 基于高通量数据的人体外源性植物miRNA跨界调控建模[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1206-1213.
[5] 黄岚, 纪林影, 姚刚, 翟睿峰, 白天. 面向误诊提示的疾病-症状语义网构建[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 859-865.
[6] 李雄飞, 冯婷婷, 骆实, 张小利. 基于递归神经网络的自动作曲算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 866-873.
[7] 刘杰, 张平, 高万夫. 基于条件相关的特征选择方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 874-881.
[8] 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 526-532.
[9] 杨欣, 夏斯军, 刘冬雪, 费树岷, 胡银记. 跟踪-学习-检测框架下改进加速梯度的目标跟踪[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 533-538.
[10] 刘雪娟, 袁家斌, 许娟, 段博佳. 量子k-means算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 539-544.
[11] 曲慧雁, 赵伟, 秦爱红. 基于优化算子的快速碰撞检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1598-1603.
[12] 李嘉菲, 孙小玉. 基于谱分解的不确定数据聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1604-1611.
[13] 邵克勇, 陈丰, 王婷婷, 王季驰, 周立朋. 无平衡点分数阶混沌系统全状态自适应控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1225-1230.
[14] 王生生, 王创峰, 谷方明. OPRA方向关系网络的时空推理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1238-1243.
[15] 马淼, 李贻斌. 基于多级图像序列和卷积神经网络的人体行为识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1244-1252.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!