[发明专利]不均衡感知数据下的移动应用分类方法在审
| 申请号： | 201310481232.9 | 申请日： | 2013-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN103530373A | 公开（公告）日： | 2014-01-22 |
| 发明（设计）人： | 刘云浩;张幸林;杨铮;马强 | 申请（专利权）人： | 无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 无锡市大为专利商标事务所 32104 | 代理人： | 曹祖良 |
| 地址： | 214135 江苏省无锡市新*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种不均衡感知数据下的移动应用分类方法，其首先通过次采样，从大量的负类带标签数据中采样出与正类样本数量一致的数据子集；然后利用无标签数据与带标签数据特征的相似性，对无标签数据进行基于相似度的采样，生成无标签数据子集；在每个带标签和无标签数据子集上，利用半监督学习方式训练得到一个子分类器；最后由多个子分类器集成为总分类器。本发明的优点是：可用于当前智能手机应用上的事件、活动以及背景的推断，使得设计的分类器可以适应实际感知数据中正类和负类数据数量不均衡的场景，为手机感知应用提供鲁棒准确的推断服务。 | ||
| 搜索关键词： | 均衡 感知 数据 移动 应用 分类 方法 | ||
【主权项】：
不均衡感知数据下的移动应用分类方法，其特征是，首先通过次采样，从大量的负类带标签数据中采样出与正类样本数量一致的数据子集；然后利用无标签数据与带标签数据特征的相似性，对无标签数据进行基于相似度的采样，生成无标签数据子集；在每个带标签和无标签数据子集上，利用半监督学习方式训练得到一个子分类器；最后由多个子分类器集成为总分类器。
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