基于多标签机器学习的环境适老化改造应用研究

摘要：

针对环境适老化改造推荐方案中改造项具有先后顺序的情形,将校准标签排序与多标签k近邻算法相结合,提出适于适老化改造推荐的多标签学习算法.首先引入校准标签约束不相关项,文章将多标签排序问题进行转化为标签成对比较的多分类问题,然后利用ML-kNN进行多标签分类,最后重构标签对关系矩阵,取统计票数大于校准标签的标签项为相关标签并根据票数进行排序.通过实际老人数据集进行测试,与传统的成对比较排序法与校准标签法进行比较,结果表明校准标签排序与多标签k近邻算法相结合汉明损失更小,平均精度更高,且保持较低的错误率,更适合于适老化改造方案推荐.

关键词：适老化改造、校准标签排序、多标签k近邻

所属期刊栏目：15

资助基金：2017年北京市科技计划项目;项目名称:具有动态模拟演示功能的居家适老化改造专家辅助系统研发及工程示范;项目Z161100001016012

在线出版日期：2018-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：135-137,146