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【24h】

Attribute Value Taxonomy Generation through Matrix Based Adaptive Genetic Algorithm

机译：基于矩阵自适应遗传算法的属性值分类生成

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We introduce a new adaptive genetic method for AVT generation, MCM-AVT-Learner. The MCM-AVT-Learner imports the mutation and crossover matrices which makes effective use of the fitness ranking and loci statistics information.The suggested method is not only parameter-free, but also capable of producing high quality AVTs. We describe experiments on several complete and missing benchmark data sets that compare the performance of AVT-DTL using the reslut AVTs of the MCM-AVT-Learner and existing AVT learning algorithms. Results show that the AVTs generated by MCM-AVT-Learnerare competitive with human-generated AVTs or AVTs generated by HAC-AVT-Learner and GA-AVT-Learner in terms of classification accuracy and the compactness of the classifier.
机译：我们为AVT代购，MCM-AVT-Learner介绍了一种新的自适应遗传方法。 MCM-AVT-Learner进口突变和交叉矩阵，该突变和交叉矩阵有效地利用健身排名和基因统计信息。建议的方法不仅可以免参数，而且能够产生高质量的AVT。我们描述了几种完整且缺少的基准数据集的实验，该数据集使用MCM-AVT-Learner和现有AVT学习算法的Reslut AVTS比较AVT-DTL的性能。结果表明，MCM-AVT-Learnerare产生的AVT与HAC-AVT-Learner和Ga-Avt-Learner生成的人生成的AVTS或AVTS在分类精度和分类器的紧凑性方面。

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