计算机应用研究

作者：李佳烨,余浩,

单位：1.广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西桂林541004；2.中南大学计算机学院,长沙410083；

关键词：众包数据,质量控制,K近邻投票,多数投票,

基金：国家重点研发计划资助项目(2016YFB1000905)；国家自然科学基金资助项目(61170131,61263035,61573270,90718020)；国家“973”计划资助项目(2013CB329404)；中国博士后科学基金资助项目(2015M570837)；广西自然科学基金资助项目(2015GXNSFCB139011,2015GXNSFAA139306)；；

针对众包数据处理中的质量控制问题，提出了一种加权K近邻投票分类方法。该方法不单单只是考虑了某个样例的标记来返回一个答案，而是通过综合考虑样例的近邻来得到更加准确的答案。同时对样例的近邻加以适当的权重来进一步提高算法的性能，并保持了传统多数投票分类的简单性。K近邻投票分类算法可以有效地解决缺乏标记的情况，通过对近邻加以权重可以解决不平衡标记造成的影响，从而使算法的泛化性更强。通过各种场景下的实验，结果表明加权K近邻投票分类方法取得了很好的效果。

来源：2020年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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