Kollektiv klassificering i relationsdata har blivit ett viktigt och aktivt forskningsämne under det senaste årtiondet, där klassetiketter för en grupp länkade instanser korreleras och måste förutses samtidigt. Kollektiv klassificering har en mängd olika tillämpningar i verkligheten, t.ex. hyperlänkad dokumentklassificering, analys av sociala nätverk och samarbetsnätverksanalys. Nuvarande forskning om kollektiv klassificering fokuserar på enmärkningsinställningar, vilket förutsätter att varje instans endast kan tilldelas med exakt en etikett bland en ändlig uppsättning kandidatklasser. Men i många verkliga relationsdata, varje instans kan tilldelas en uppsättning av flera etiketter samtidigt. I detta dokument studerar vi problemet med kollektiv klassificering med flera märken och föreslår en ny lösning, kallad Icml (Iterativ klassificering av flera etiketter), för att effektivt tilldela en uppsättning av flera etiketter till varje instans i relationsuppsättningen. Den föreslagna Icml-modellen kan fånga beroendena bland etikettuppsättningarna för en grupp av relaterade instanser och beroendena bland de flera etiketterna inom varje etikettuppsättning samtidigt. Empiriska studier av verkliga uppgifter visar att den föreslagna metoden för kollektiv klassificering med flera märken effektivt kan öka klassificeringsprestanda i multimärkta relationsdata.
I REF studerades den kollektiva klassificeringen med flera märken med hjälp av homogena nätverk.
Multi-Label Collective Classification
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}