基于间隔准则的优化排序多标记学习算法

• 作者: 张正军 王雅萍 金亚洲 颜子寒
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多标记学习 算法适应 标记排序 平均输出 间隔准则 Pegasos算法
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 104-109
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5868字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0054652

摘要

针对多标记学习分类问题,算法适应方法将其转化为排序问题,并将输出标记按照其与示例的相关性进行排序,该类方法取得了较好的分类效果.基于间隔准则提出一种多标记学习算法,通过优化模型在示例的相关标记集合中最小输出与不相关标记集合中最大输出的间隔损失来进行标记排序.在此基础上,为充分利用全部标记信息,提出一种改进的优化排序多标记学习算法,分别优化模型在示例的相关标记集合中平均输出与不相关标记集合中最大输出的间隔损失,以及优化模型在相关标记集合中最小输出与不相关标记集合中平均输出的间隔损失,从而实现标记排序.在模型的参数学习过程中,使用改进的次梯度Pegasos算法进行优化.将所提2种算法与ML-RBF、BP-MLL、ML-KNN多标记学习算法在4个多标记数据集上进行对比实验,结果表明,在HL、RL等5种不同的评价准则下,2种算法均能与对比算法取得相近的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张正军	南京理工大学理学院	33	477	7.0	21.0
2	颜子寒	南京理工大学理学院	3	4	1.0	2.0
3	王雅萍	南京理工大学理学院	3	4	1.0	2.0
4	金亚洲	南京理工大学理学院	3	4	1.0	2.0