联合嵌入式多标签分类算法

• 作者: 冷新杨 刘慧婷 王利利 赵鹏
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 多标签分类 矩阵分解 去噪自编码器 标签嵌入
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1969-1982
• 页数: 14页
• 字数: 10437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c180087

摘要

现有的一些多标签分类算法,因多标签数据含有高维的特征或标签信息而变得不可行.为了解决这一问题,提出基于去噪自编码器和矩阵分解的联合嵌入多标签分类算法Deep AE-MF.该算法包括两部分:特征嵌入部分使用去噪自编码器对特征空间学习得到非线性表示,标签嵌入部分则是利用矩阵分解直接学习到标签空间对应的潜在表示与解码矩阵.Deep AE-MF将特征嵌入和标签嵌入的两个阶段进行联合,共同学习一个潜在空间用于模型预测,进而得到一个有效的多标签分类模型.为了进一步提升模型性能,在Deep AE-MF方法中对标签间的负相关信息加以利用.通过在不同数据集上进行实验证明了提出Deep AE-MF方法的有效性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵鹏	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	61	683	15.0	24.0
5	刘慧婷	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	64	1093	15.0	31.0
9	冷新杨	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	1	1	1.0	1.0
13	王利利	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	3	5	2.0	2.0