Multi-Label klassificering är vanligt förekommande i många verkliga applikationer, där varje exempel kan associeras med en uppsättning av flera etiketter samtidigt. Den viktigaste utmaningen med flermärkningsklassificering kommer från det stora utrymmet för alla möjliga etikettuppsättningar, vilket är exponentiellt till antalet kandidatetiketter. De flesta tidigare arbeten fokuserar på att utnyttja korrelationer mellan olika etiketter för att underlätta inlärningsprocessen. Det antas vanligtvis att märkningens korrelationer anges i förväg eller kan härledas direkt från dataprover genom att räkna deras märkning med förekomster. Dock, i många verkliga multi-märkning uppgifter, är märkningen korrelationer inte anges och kan vara svårt att lära sig direkt från dataprover inom en måttlig storlek utbildning uppsättning. Heterogen information nätverk kan ge riklig kunskap om relationer mellan olika typer av enheter, inklusive dataprover och klass etiketter. I detta dokument föreslår vi att man använder heterogena informationsnät för att underlätta klassificeringen av flera märken. Genom att bryta kopplingsstrukturen i heterogena informationsnätverk kan flera typer av relationer mellan olika klassetiketter och dataprover extraheras. Då kan vi använda dessa relationer för att på ett effektivt sätt dra slutsatsen att det finns korrelationer mellan olika klassetiketter i allmänhet, liksom beroendena bland etiketternas uppsättningar av dataexempel som är sammankopplade i nätverket. Empiriska studier av verkliga uppgifter visar att multimärkningsklassificeringen effektivt kan förbättras med hjälp av heterogena informationsnät.
PIPL REF underlättar inlärningsprocessen med flera varumärken genom att gruvmärka korrelationer och t.ex. korrelationer från de heterogena nätverken.
Multi-label classification by mining label and instance correlations from heterogeneous information networks
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}