Abstract-In multi-label lärande, är det ganska dyrt att märka instanser eftersom de samtidigt förknippas med flera etiketter. Därför blir aktivt lärande, som minskar märkningskostnaderna genom att aktivt fråga ut etiketterna för de mest värdefulla uppgifterna, särskilt viktigt för flermärkt lärande. En stark multi-märkt aktiv inlärningsalgoritm består vanligtvis av två avgörande element: ett rimligt kriterium för att utvärdera vinsten av frågad etikett, och en effektiv klassificeringsmodell, baserat på vars förutsägelse kriteriet kan beräknas korrekt. I detta dokument introducerar vi först en effektiv multimärkningsmodell genom att kombinera märkningsrankning med tröskelinlärning, som stegvis utbildas för att undvika omskolning från grunden efter varje fråga. Baserat på denna modell, föreslår vi sedan att utnyttja både osäkerhet och mångfald i instans utrymme samt etiketten utrymme, och aktivt fråga instans-märkning par som kan förbättra klassificeringen modellen mest. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet är överlägset de senaste metoderna.
Den metod som föreslås i REF utnyttjar både osäkerhet och mångfald för att välja den mest värdefulla instansen och märkningen.
Active Query Driven by Uncertainty and Diversity for Incremental Multi-label Learning
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}