Märkta data blir snabbt mer tillgängliga på World Wide Web. Webbplatser som innehåller märkningstjänster är ett bra sätt för Internetanvändare att dela med sig av sina kunskaper. Ett intressant problem är hur man gör taggförslag när en ny resurs blir tillgänglig. I detta dokument tar vi upp frågan om effektiva märkningsförslag. Vi föreslår först en multi-class sparse Gaussian process klassificering ram (SGPS) som kan klassificera data med mycket få träningsfall. Vi föreslår en ny prototypvalalgoritm för att välja den bästa delmängd av poäng för modellinlärning. Ramverket utvidgas sedan till en ny multi-class multi-label klassificeringsalgoritm (MMSG) som omvandlar taggförslag till problemet med multi-label ranking. Experiment på bänk-mark dataset och verkliga data från Del.icio.us och BibSonomi tyder på att vår modell kan avsevärt förbättra prestandan för taggförslag jämfört med toppmoderna. Sammantaget kräver vår modell linjär tid att träna och konstant tid att förutsäga per fall. Minnesförbrukningen är också betydligt mindre än traditionella satsinlärningsalgoritmer som SVMs. Dessutom visar resultat på taggning av digital data också att vår modell kan rekommendera relevanta taggar till bilder och videor genom att använda sin omgivande textinformation.
Song Yang REF föreslog en multi-class sparse Gaussian process klassificering ram (SGPS) som kan klassificera data med mycket få träningsfall.
A sparse gaussian processes classification framework for fast tag suggestions
{'venue': "CIKM '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}