کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4966467 | 1365123 | 2017 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A hybrid ensemble pruning approach based on consensus clustering and multi-objective evolutionary algorithm for sentiment classification
ترجمه فارسی عنوان
یک روش برش گروه ترکیبی بر اساس خوشه بندی اجماع و الگوریتم تکاملی چند هدفه برای طبقه بندی احساسات
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
هرس همگانی، خوشه انطباق، الگوریتم تکاملی چند هدفه، طبقه بندی احساسات،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
For the evaluation task, the proposed scheme is tested on twelve balanced and unbalanced benchmark text classification tasks. In addition, the proposed approach is experimentally compared with three ensemble methods (AdaBoost, Bagging and Random Subspace) and three ensemble pruning algorithms (ensemble selection from libraries of models, Bagging ensemble selection and LibD3C algorithm). Results demonstrate that the consensus clustering and the elitist pareto-based multi-objective evolutionary algorithm can be effectively used in ensemble pruning. The experimental analysis with conventional ensemble methods and pruning algorithms indicates the validity and effectiveness of the proposed scheme.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Processing & Management - Volume 53, Issue 4, July 2017, Pages 814-833
Journal: Information Processing & Management - Volume 53, Issue 4, July 2017, Pages 814-833
نویسندگان
AytuÄ Onan, Serdar KorukoÄlu, Hasan Bulut,