基于双向映射学习的多标签分类算法
Multi-label classification algorithm based on bidirectional mapping learning
安徽大学 电气工程与自动化学院, 合肥 230601
摘要
现有的多标签学习算法往往只侧重于实例空间到标签空间的正向投影，正向投影时由于特征维数降低所产生的实例空间信息丢失的问题往往被忽略。针对以上问题，提出一种基于双向映射学习的多标签分类算法。首先，利用实例空间到标签空间的正向映射损失建立线性多标签分类模型；然后，在模型中引入重构损失正则项构成双向映射模型，补偿由于正向映射时导致的鉴别信息的丢失；最后，将双向映射模型结合标签相关性和实例相关性充分地挖掘标签之间、实例之间的潜在关系，并利用非线性核映射提高模型对非线性数据的处理能力。实验结果表明，与近年来的其他几种方法相比，该方法在汉明损失、一次错误率和排序损失上的性能平均提升17.68%、17.01%、18.57%；在六种评价指标上的性能平均提升了12.37%，验证了模型的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62071001)
安徽省自然科学基金资助项目(2008085MF183)
安徽省教育厅重点项目(KJ2018A0012)
安徽大学博士研究基金资助项目(J01003266)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.10.0406
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1030-1036
文章编号: 1001-3695(2022)04-012-1030-07
发布历史
[2021-12-08] 优先出版
[2022-04-05] 印刷出版
引用本文
王庆鹏, 高清维, 卢一相, 等. 基于双向映射学习的多标签分类算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (4): 1030-1036. (Wang Qingpeng, Gao Qingwei, Lu Yixiang, et al. Multi-label classification algorithm based on bidirectional mapping learning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (4): 1030-1036. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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