%0 Journal Article
%A 彭聪
%A 戚鹏
%A 孙岩
%T 基于标签关联性的多标签Scratch分类算法
%D 2019
%R 10.13190/j.jbupt.2019-126
%J 北京邮电大学学报
%P 134-141
%V 42
%N 6
%X 为了实现Scratch可视化编程领域的作品分类，提出了一种基于标签关联性的多标签分类算法（MLLR），构建了一个有效的多标签Scratch分类模型.首先提取作品的Block使用特征、计算思维技能特征和复杂度特征3类特征作为分类特征；然后针对RAKEL算法随机选择标签子集，忽略了标签间的关联性，提出了改进的MLLR算法，该方法根据多标签之间的关联性来划分标签子集，再训练相应的标签幂集子分类器.实验结果表明，MLLR算法在分类性能和时间性能上优于RAKEL等多标签分类算法，构建的分类模型对于Scratch作品具有较强的适用性，分类的准确率达到81.3%.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2019-126