【摘 要】
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在多标记学习中,每个实例同时具有多个类别标记,一个样本由实例和它的多个标记共同组成,最初提出多标记学习的目的是为了解决文本分类中的多义性问题,而后被广泛应用至音乐分类,视频分类,图像识别等领域。多标记学习的任务是通过已知的样本数据去构建模型,用以预测未知实例的类别标记。大数据时代的到来使得数据量不断激增,随之多标记学习处理的数据通常具有较大规模,体现在数据集的样本数量众多、特征空间维度较高和标记空
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在多标记学习中,每个实例同时具有多个类别标记,一个样本由实例和它的多个标记共同组成,最初提出多标记学习的目的是为了解决文本分类中的多义性问题,而后被广泛应用至音乐分类,视频分类,图像识别等领域。多标记学习的任务是通过已知的样本数据去构建模型,用以预测未知实例的类别标记。大数据时代的到来使得数据量不断激增,随之多标记学习处理的数据通常具有较大规模,体现在数据集的样本数量众多、特征空间维度较高和标记空间维度较高这三个方面,对多标记学习来说,这种情况是一个巨大的挑战,可能导致复杂的噪声、高额运算存储成本和维度灾难等问题。为了攻克这项挑战,已经提出了大量多标记学习降维方法,虽然这类方法已经取得了不错的性能,但是大多仅关注单一空间的降维而忽视另一空间的高维度。本文针对多标记数据在特征空间和标记空间中维度高的问题,采用特征空间和标记空间降维技术,提出了一种适用于具有大量特征和类别标记的多标记学习算法,即多标记学习特征空间和标记空间降维方法（Multi Label Learning via Feature and Label Space Dimension Reduction Method,MLL-FLSDR）,主要研究内容如下:分别对原始的特征空间和标记空间做降维处理获取低维的特征和标记空间,其中通过施加在低维特征空间和标记空间上的流形约束来保持局部几何结构,给线性模型系数添加l1范式约束筛选出类属特征进一步缩小模型的规模,于是便可以构造从低维特征空间到低维标记空间的多标记分类器,最终可以通过前一阶段习得的解码矩阵从低维标记空间的预测结果中恢复新测试实例的最终预测。通过在17个真实数据集上的实验验证了MLL-FLSDR算法的有效性。
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