一种改进的RAKEL多标签分类算法

RAKEL(random k-labelsets)算法是一种集成技术,能有效解决多标签分类问题.它将原始标签集随机选用一小部分标签子集构成的数据集来训练每个分类器,但由于RAKEL算法构造标签空间的随机性,并未充分考察到样本多个标签之间的相关性,从而造成分类精度不高,泛化性能受到一定影响.为此,提出了改进的LC-RAKEL算法.首先,通过标签聚类将原始标签集划分成标签簇,再从每个标签簇中各选择一个标签构成标签集,以此发现标签空间中重要且不频繁的映射关系;然后,利用出现次数较少的标签集合组成新的训练数据,训练相应的分类器.实验证明,改进的算法性能优于其他常用多标签分类算法.     

基于相关性约束矩阵分解的多标签分类方法

多标签分类是一项重要且具有挑战性的任务，对于场景分类、信息检索和网页挖掘等领域有重要意义.近年来，研究者倾向于挖掘并利用标签相关性以及实例相关性来提升多标签分类的性能，其中利用这类相关性来解决多标签分类中的标签缺失问题一直是机器学习领域的热门研究点，但现有的方法都忽略了标签和实例之间的相关性.针对标签完整和标签缺失的情况，基于矩阵分解的方式分解得到实例和标签的特征表示矩阵，在利用标签相关性和实例相关性建立正则约束的同时，首次建立实例和标签特征表示间的相关性并用以建立正则约束，进而提升算法性能.在三个真实数据集上对提出的算法进行性能验证，实验结果表明，该算法和对比算法相比，获得了最高的预测精度.     

基于标签相关性的标签特定特征多标签学习

针对标签特定特征多标签学习算法(multi-label learning with label-specific features, LIFT)未能在聚类以及分类阶段考虑标签相关性问题,提出一种基于标签相关性的标签特定特征多标签学习算法(multi-label learning with label-specific features via label correlations, LFLC).将标签空间加入特征空间进行聚类构建分类模型,采用考虑标签相关性的聚类集成技术为每个标签构造标签特定特征,使用相关性矩阵构建无向完全图并挖掘图中标签集合相关性,通过树集成表达标签间多种不同结构的强相关性.在试验部分,采用涵盖不同领域的10个数据集,以Hamming Loss、Ranking Loss、One-error、Coverage、Average Precision和macroAUC为评估指标,进行了参数敏感性分析和统计假设检验.结果表明：结合聚类集成与标签间强相关性的LFLC算法较其他对比多标签算法整体上能取得较好的效果.     

融合CNN和标签特征的中文文本情绪多标签分类

文本情绪多标签分类是一种细粒度的文本情感分析,通过挖掘文本中蕴含的多种情绪信息,为文本分配多种所属的情绪标签。文章提出一种基于标签特征的卷积神经网络(CNN)情绪多标签分类方法,首先利用word2vec模型对文本进行词向量表示,然后利用标签特征来强化文本情绪和标签之间的联系,将其融合于CNN模型中,用于对文本情绪进行深层次的表示和多标签分类。为了验证方法的有效性,选取了CLR和LPLO两个多标签分类方法作为基准方法,在NLPCC2014的中文微博情绪分析数据集进行比较实验。结果表明,使用标签特征的CNN模型,可以提升微博情绪的分类性能。     

嵌入式多标签分类算法的优化研究

多标签分类中如何有效处理具有许多实例和大量标签的大规模数据集、补偿训练集中缺失标签以及利用未标记实例改进预测性能等问题已成为重要研究方向。提出嵌入式多标签分类（EMC）算法,首先从伪实例参数化的高斯过程（GP）中提取两组随机变换来模拟特征向量、潜在空间表示向量和标签向量之间的非线性关系映射,其次引入一组辅助变量结合专家集成（EEOE）方法补偿缺失标签,最后利用未标记实例学习随机函数的平滑映射提高预测性能。仿真结果表明,与特征识别隐式标签空间编码的多标签分类（FaLE）算法和半监督低秩映射多标签分类（SLRM）算法相比,EMC算法优化了处理大规模数据集、补偿缺失标签及利用未标记数据的能力,从而提高了类标签的预测性能,且具有良好的可扩展性,训练时间短。     

基于相关性分析的多标签特征选择方法

针对现有大多数多标签特征选择算法未能有效去除特征空间冗余特征,同时也忽略了标签差异性的现状,提出一种基于相关性分析的多标签特征选择方法,利用特征之间的相关度对特征进行分组,解决了特征之间的相关性问题.根据样本所对应的标签属性对样本做一个正负类的聚类,对于正样本和负样本所构成的正类簇和负类簇单独确定其聚类个数,并计算原特征到正负类簇中各个类中心的距离,如此便产生了标签特定特征空间;将标签共享的特征空间和标签特定特征空间融合,考虑到多个标签之间的个性和关联性,解决了标签的差异性问题.实验测试表明,相较于现有的多标签特征选择算法,提出的基于相关性分析的多标签特征选择方法在各个分类指标上均有较优的表现,充分证明了该方法的有效性.     

基于k-邻域相关性的多标签分类

多标签分类是指数据可以同属于多个类的分类问题,其数据特征和标签间相关性对分类结果存在影响。因此,提出一种融合前述两种因素的多标签分类算法。将数据用核函数进行特征映射,根据训练数据的k-邻域计算得到每个标签的最大后验概率;并将其加入到对应的数据特征中。用加入最大后验概率的数据特征训练分类器。通过在经典的yeast、scene和emotion数据库上实验,证明了算法的有效性。     

多标签文本分类模型对比研究

为了有效地管理和利用网络文本信息,实现文本内容自动标签标注,提出采用多种深度学习模型对多标签文本分类进行研究。采用神经网络词向量模型word2vec获取文本数据的语义特征。对循环神经网络和卷积神经网络进行模型融合,引入注意力机制,形成TextRCNN_Attention神经网络模型。实验结果表明,TextRCNN_Attention模型结构融合了循环神经网络和卷积神经网络模型的优点,能更好地理解语义信息。Attention机制对文本特征提取更加合理,使模型将注意力聚焦在对文本分类任务贡献分值较大的特征上,分类效果更好。     

融合样本相似性的弱监督多标签分类

针对面向实际应用场景中数据标签易残缺导致有监督多标签分类方法可用训练数据量减少，未能利用大量标签缺失数据中蕴含的样本特征空间关联知识以最大化判别间隔，限制多标签分类效果等问题，本文提出一种融合样本相似性的弱监督多标签分类方法.该方法利用标签相关性和样本相似性恢复标签以提高数据利用率，并将标签恢复嵌入到训练过程中以便挖掘标签相关性，通过近端加速梯度法进行参数优化，建立弱监督学习场景的多标签分类模型.在真实数据集上的实验结果表明，该方法能够利用样本相似性有效提升模型在标签残缺时的分类能力，实用价值大.      

基于多标签分类的学术文献潜在时间意图识别研究

为了提高检索结果的时间相关性,将文本特征抽取和多标签分类算法应用于文献检索的潜在时间意图分类研究之中.从检索潜在时间意图分类的角度出发,提出一种基于文本时间信息抽取和Labeled LDA(标签主题模型)的文献潜在时间意图自动分类算法.首先,在获取的文献时间信息基础上,将文献检索潜在时间意图映射至具体时间类别.其次,为了减少时间信息的稀疏性对分类特征学习过程的影响,利用交叉学科中时间短语分布特征优化Labeled LDA分类模型的标签选择过程.最后,将所提算法与其他多标签分类算法进行对比实验,分析和评估文献检索潜在时间意图自动分类的准确率.结果表明,所提算法的AUC的值达到79.6%,较同类基准算法ECC(整体分类链)提高约10.9%,且针对不同学科均取得了较好的分类效果,是一种有效的文献检索潜在时间意图学习方法.     

基于粗糙集的多标签文本分类算法

将粗糙集优越的约简理论应用于多标签文本分类,提出了基于粗糙集理论的多标签文本分类算法,该算法利用训练阶段得到的各个类别的分类规则与测试实例逐一匹配,得出实例的类标签集合,扩展了粗糙集理论在文本分类中的应用,实验证明算法有效可行.     

基于标签深度分析的音乐自动标注算法

尽管深度神经网络算法在标签自动标注领域已取得一定的成果,但对于包含大量噪声标签的真实音乐数据集仍存在自动标注效果差的问题.为此,文中通过对音乐标签进行表示学习,挖掘音乐标签与音频特征之间的潜在关系,提出了基于标签深度分析的音乐自动标注算法.该算法先通过多层级卷积网络提取音频特征,再通过音乐标签向量的表示学习来降低噪声数据对音乐自动标注网络的不良影响.在真实音乐标注数据集上的实验结果表明,该算法能取得更高的平均受试者特征曲线下面积,标注效果优于其他自动标注算法.     

基于CNN的一种错误率可控图像分类算法

传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的预测结果错误率不可控并且不具备置信度衡量,当面对高风险低容错率的问题时,这种方法的预测结果可靠性低.针对这个缺点,基于归纳一致性预测提出一种错误率可控的图像分类算法.该算法通过训练更小的训练集有效缩短了卷积神经网络的训练时间,并根据奇异值函数衡量测试样本与各个类别之间的一致性程度,使得输出结果具有极高的可靠性.实验结果表明,提出的算法能够有效地控制神经网络的预测准确率,并且能够提供具有可靠置信度的预测集合.     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

一种融合标签间强相关性的多标签图像分类方法

为了将标签间的语义相关性引入多标签图像分类模型中,传统的方法例如 ML-GCN 通过设置单阈值将标 签条件概率矩阵二值化为标签共现矩阵,然而,仅设置单阈值很难归纳所有的标签语义关系情况。 针对这一问题, 提出一种融合标签间强相关性的多标签图像分类方法—MGAN(Multiple Graph Convolutional Attention Networks), 通过设置多个阈值,将传统的标签条件概率矩阵按照不同的相关性程度分割为多个子图;同时,为了提升多标签分 类性能,也引入图像区域空间相关性。 另外,针对传统的“CNN+GCN”方法将标签与特征的融合张量视为预测分数 缺乏可解释性问题,将标签与特征的融合张量视为注意力分数;在 MS-COCO 和 PASCAL VOC 数据集上与其他主 流多标签图像分类方法进行了对比实验,平均准确率分别达到了 94. 9%和 83. 7%,相较于经典 ML-GCN 模型,分 别获得了 0. 9%和 0. 8%准确率提升,且在“Binary”和“Re-weighted”邻接矩阵模式下,MGAN 都有较好的表现,验证 了新的融合方法可以缓解图卷积神经网络过平滑问题对多标签图像分类的影响。     

使用自适应线性回归的多标签分类算法

针对多标签数据类别间的相关性与共现性,提出了一种使用自适应线性回归的多标签分类算法,将经典线性回归理论推广到多标签形式,结合多种评判标准对回归结果设置阈值,进而自适应地预测出最终标签.该方法同时考虑了符合数据期望的固定阈值与反映分类器综合效果的自适应阈值,因而降低了数据分布与噪声对分类的影响.实验结果表明,该方法可以有效地解决多标签分类问题.     

基于张量网络的多标签学习方法

利用关系分类模型,将标签之间的相关性以及特征对标签相关性的影响形式化为分数模型,通过要求模型能够区分真实数据和噪声数据的得分建立了基于张量网络的多标签分类模型.多个数据集上的实验表明,相较于传统多标签学习方法和已有考察标签相关性的多标签学习方法,本文方法在平均精确度和错误率等多标签评价指标上提升近一倍,且拥有更低的计算成本.     

基于CNN-GCN模型的扫描电镜图像分类

通过对矿物扫描电镜图像进行分类与鉴定，能够获取矿物的微观信息，确定矿物的组成与类别，对于油气田生、储、盖类型的研究具有重要的意义.由于在一幅图像之中有时不止有一种矿物，且不同矿物之间具有相关性或共生性的特性，而普通的神经网络只提取图像特征或只注意图像局部的特征关系，忽略了矿物之间的相关性.因此如何利用标签之间的关系进行更优秀的多标签图像分类成为扫描电镜图像分类的重要任务.鉴于上述情况，通过构建基于Resnet50的图像特征学习模块与基于图卷积神经网络的分类器模块构成的引入图卷积的卷积神经网络模型可以很好地完成上述任务.使用卷积神经网络模块提取图像特征，并利用GCN模块学习矿物标签之间的相关性，达到提高分类准确率的目的 .此模型相比普通的CNN模型准确率提高了5%，相比引入注意力机制的CNN模型，此模型的准确率仍有3%的优势.实验表明，CNN与GCN相结合的分类模型在扫描电镜数据集分类任务中优于其他的分类模型.     

结合聚类的半监督分类方法

针对传统有监督分类方法卷积神经网络(CNN)在有标签样本数较少时正确率偏低的缺点,提出一种结合聚类的半监督分类方法。该方法利用传统无监督聚类方法 K-means对卷积神经网络提取到的样本特征进行聚类并标记,扩充有标签样本数量,使得最终训练得到的卷积神经网络能够更好地进行分类。利用该方法在MNIST手写数据集上进行三组实验,实验结果显示,与K-means和卷积神经网络相比,本方法整体结构简单,便于实现,具有较高的分类准确率。     

基于多路融合卷积神经网络的网购商品情感分类

通过提出一种多路融合卷积神经网络(multi-mixed convolutional neural network,MMCNN)对网购商品评论数据进行文本情感分类。采用skip-gram模型进行词向量的训练,并用训练好的向量表示评论数据。针对评论数据长短不一的情况,提出了循环词向量填充和随机词向量填充算法,有助于提升模型分类的准确率。针对传统卷积神经网络特征提取方式单一的问题,将多路卷积特征和池化特征在全连接层进行了特征融合,以此提升网络的文本分类效果。选择京东网站上45 000条婴儿奶粉的评论数据进行试验,并与支持向量机、最大熵模型、朴素贝叶斯等传统机器学习方法以及经典卷积神经网络方法进行对比。试验结果表明,提出的多路融合卷积神经网络具有较高的分类正确率。