引入激活扩散的类分布关系近邻分类器

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摘要： 针对同质性关系分类器基于一阶Markov假设简化处理的局限性， 在类分布关系近邻分类器构建类向量和参考向量时， 引入局部图排序激活扩散方法， 并结合松弛标注的协作推理方法， 通过适当扩大分类时邻居节点的范围增加网络数据中待分类节点的同质性， 从而降低分类错误率. 对比实验结果表明， 该方法扩（剩余14887字）

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