面向用户观点分析的多分类器集成和优化技术

摘要

网络上用户生成的数据(User-Generated Data)富含用户的观点(情感),自动识别这些用户观点对很多的Web应用具有重要的作用,例如推荐系统和电子商务/政务智能系统等.但用户的观点表达通常与领域是相关的,因此对于不同的分析领域,用户难以选择到效果最好的分类器.文中针对用户观点分析问题设计了一个三阶段的多分类器集成框架,在此框架下用户只需指定可用的分类器,系统将自动选择一组最优的分类器组合,将它们的预测结果整合为最终分类结果,同时能够保证分类效果优越于最好的单分类器.针对分类器组的选择过程中面临的组合爆炸问题,文中在考虑分类器的准确度和多样性的基础上,设计了一个贪心算法选择成员分类器,并证明该算法是2-近似的.最后,在不同领域的真实数据集上进行了充分的实验,实验结果验证了文中提出的框架和算法的有效性.