基于雙層結(jié)構(gòu)和優(yōu)序選擇的多標(biāo)簽分類(lèi)研究.pdf

1、分類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的一個(gè)熱門(mén)研究分支，它主要是利用樣本數(shù)據(jù)集來(lái)構(gòu)建一個(gè)分類(lèi)模型，并使用該分類(lèi)模型對(duì)未知樣本實(shí)例進(jìn)行類(lèi)別信息的預(yù)測(cè)。在傳統(tǒng)的單標(biāo)簽分類(lèi)中，一個(gè)樣本實(shí)例僅隸屬于一個(gè)類(lèi)別。然而，真實(shí)世界中卻存在大量的多義性實(shí)例，即一個(gè)樣本實(shí)例可能同時(shí)隸屬于不同的類(lèi)別，相應(yīng)的分類(lèi)問(wèn)題被稱(chēng)作為多標(biāo)簽分類(lèi)問(wèn)題。最初，多標(biāo)簽學(xué)習(xí)起源于分檔歸類(lèi)中遇到的多義性問(wèn)題。經(jīng)過(guò)數(shù)十年來(lái)的發(fā)展，多標(biāo)簽學(xué)習(xí)技術(shù)已在醫(yī)療診斷、生物遺傳學(xué)、推薦系統(tǒng)、信息檢索、圖像視頻

2、等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。
　　隨著多標(biāo)簽學(xué)習(xí)熱度的持續(xù)上升，解決多標(biāo)簽分類(lèi)問(wèn)題的算法層出不窮，很多算法（如BR、CC、MBR）在設(shè)計(jì)過(guò)程往往存在忽略標(biāo)簽間的關(guān)聯(lián)性、隨機(jī)選擇標(biāo)簽序列、冗余交互標(biāo)簽信息及交互過(guò)程中信息缺失等因素而導(dǎo)致算法的分類(lèi)精度降低的問(wèn)題，特別在將多標(biāo)簽分類(lèi)轉(zhuǎn)化為一個(gè)或者多個(gè)二元分類(lèi)來(lái)解決分類(lèi)問(wèn)題上最為顯著。針對(duì)上述存在的諸多問(wèn)題，本文首先提出了基于雙層結(jié)構(gòu)的鏈?zhǔn)蕉鄻?biāo)簽分類(lèi)(DLMC)算法，該算法構(gòu)建了一個(gè)雙層結(jié)構(gòu)的

3、分類(lèi)模型，旨在通過(guò)層間交互和層內(nèi)交互來(lái)實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽間的關(guān)聯(lián)性。第一層采用典型的二元關(guān)聯(lián)分類(lèi)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)例的第一次分類(lèi)，并與第二層進(jìn)行標(biāo)簽信息的交互;第二層構(gòu)建帶有更新過(guò)程的鏈?zhǔn)椒诸?lèi)模型，用鏈來(lái)傳遞和更新標(biāo)簽信息，實(shí)現(xiàn)分類(lèi)信息的二次交互。其次，提出構(gòu)建具有最大權(quán)重的標(biāo)簽生成樹(shù)(MWTOS)算法，尋求標(biāo)簽優(yōu)序，以解決鏈?zhǔn)椒诸?lèi)模型因隨機(jī)選擇類(lèi)標(biāo)號(hào)序列對(duì)二值分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練而導(dǎo)致分類(lèi)精度降低的問(wèn)題。然后，提出基于雙層結(jié)構(gòu)的多標(biāo)簽優(yōu)序選擇分類(lèi)(DLMO