基于二類分解的多標(biāo)記學(xué)習(xí)研究.pdf

1、多標(biāo)記學(xué)習(xí)是指一個樣本同時具有多個相關(guān)標(biāo)記的學(xué)習(xí)范式。真實世界的對象往往具有多種語義信息，而多標(biāo)記學(xué)習(xí)范式能夠更好地處理這種多語義的情景，所以吸引了眾多研究者的關(guān)注。二類分解將多標(biāo)記學(xué)習(xí)問題轉(zhuǎn)化為多個二類分類問題，是求解多標(biāo)記學(xué)習(xí)問題的常用策略之一。本文圍繞二類分解多標(biāo)記學(xué)習(xí)開展研究，主要做了三方面工作:
　　首先，標(biāo)記相關(guān)性挖掘是多標(biāo)記學(xué)習(xí)的重要研究課題?，F(xiàn)有的二類分解多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法大都采用全階或隨機(jī)的方式利用標(biāo)記相關(guān)性，缺乏對

2、于標(biāo)記相關(guān)性利用的有效控制。為此，我們提出了一種基于標(biāo)記過濾的二類分解多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法CTRL，該算法針對每個類別標(biāo)記，基于過濾機(jī)制來控制相關(guān)標(biāo)記的選擇與利用。
　　其次，類別不平衡問題對二類分解多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法的性能有很大影響。多標(biāo)記學(xué)習(xí)范式的類別標(biāo)記空間往往很大，從而導(dǎo)致更加嚴(yán)重的類別不平衡問題。為此，我們提出了一種面向類別不平衡的二類分解多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法COCOA，通過構(gòu)建有效的多標(biāo)記數(shù)據(jù)分解機(jī)制，把多標(biāo)記問題轉(zhuǎn)化為多個三類分類問

3、題，并在處理類別不平衡問題的同時，有效利用標(biāo)記間的相關(guān)性。
　　再次，在真實世界問題中，一個樣本具有的多個相關(guān)標(biāo)記對該樣本而言可能具有不同的重要性。然而，標(biāo)記重要度信息隱含于多標(biāo)記樣本中，學(xué)習(xí)算法無法直接獲取。為此，我們提出了一種基于標(biāo)記重要度的二類分解多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法LIABLE，通過利用標(biāo)記傳播技術(shù)學(xué)習(xí)隱含于多標(biāo)記樣本中的標(biāo)記重要度信息，進(jìn)而輔助算法獲得更好的分類性能。
　　本文共分為五章。第一章主要介紹基于二類分解的多標(biāo)