基于标签关联性的多标签Scratch分类算法

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%.