資料介紹
傳統(tǒng)時間序列分類方法存在鼠標軌跡特征挖掘不充分、數(shù)據(jù)不平衡與標記樣本量少等問題,造成識別效果較差。結(jié)合特征組分層和半監(jiān)督學(xué)習(xí),提出一種鼠標軌跡識別方法。通過不同視角構(gòu)建有層次的鼠標軌跡特征組,并借鑒半監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想,利用多個隨機森林模型對未標記樣本進行偽標記,且將抽取標簽預(yù)測一致且置信度較高的部分樣本加入到訓(xùn)練集中?;诨A(chǔ)特征組和輔助特征組,在擴充后的訓(xùn)練集上訓(xùn)練隨機森林模型,以實現(xiàn)鼠標軌跡的人機識別。實驗結(jié)果表明,該方法可有效識別鼠標軌跡,旦精確率、召回率與調(diào)和均值分別達到97.83%、94.72%和96.56%
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