哈希快速多标记学习算法

• 作者: 冯巧遇 吴建盛 孙永 耿静静 胡海峰
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 多标记学习 哈希 快速 标记相关性
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 1065-1072
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2017.08.006

摘要

本文针对多标记学习耗时大、很难处理大规模数据的问题,提出了一种哈希快速多标记学习算法(HFMLL).该算法将哈希算法与多标记学习算法结合,采用局部敏感哈希算法快速获得每个样本的近邻样本,并通过最小独立置换的MinHash算法快速找到每个标记的相关标记,根据其近邻样本及相关标记的信息,运用最大后验概率准则来预测新样本的标记集.实验表明HFMLL算法在保持较高分类性能的情况下,算法速度明显优于目前的多标记算法,可以广泛应用于大规模的数据集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴建盛	南京邮电大学地理与生物信息学院	14	54	4.0	6.0
2	胡海峰	南京邮电大学通信与信息工程学院	22	256	8.0	15.0
3	冯巧遇	南京邮电大学通信与信息工程学院	3	7	2.0	2.0
4	耿静静	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	5	1.0	1.0
5	孙永	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	5	1.0	1.0