Multi-Label lärande avser de problem där en instans kan tilldelas mer än en kategori. I denna artikel presenterar vi en ny Semi-övervakad algoritm för multi-label lärande genom att lösa en Sylvester Equation (SMSE). Två grafer är först konstruerade på instansnivå respektive kategorinivå. Till exempel nivå, en graf definieras baserat på både märkta och omärkta instanser, där varje nod representerar en instans och varje kant vikt återspeglar likheten mellan motsvarande parvisa instanser. På samma sätt, för kategorinivå, är en graf också byggd på alla kategorier, där varje nod representerar en kategori och varje kant vikt återspeglar likheten mellan motsvarande parvisa kategorier. Ett legaliseringsramverk som kombinerar två legaliseringstermer för de två graferna föreslås. Regulariseringsbegreppet t.ex. graf mäter smidigheten i etiketterna av instanser, och regulariseringsbegreppet för kategorigraf mäter jämnheten av etiketter av kategorier. Vi visar att etiketter på omärkta data äntligen kan erhållas genom att lösa en Sylvesterekvation. Experiment på datauppsättningen RCV1 visar att SMSE kan utnyttja den omärkta datainformationen fullt ut samt korrelationerna mellan kategorier och uppnå goda resultat. Dessutom ger vi ett SMSE:s utökade program för samarbetsfiltrering. Multi-Label lärande, Graph-baserade semi-övervakade lärande, Sylvester ekvation, Collaborative filter 1 Introduktion Många inlärningsproblem kräver att varje instans tilldelas flera olika kategorier, som allmänt kallas multi-Label lärande problem. Flermärkta inlärningsproblem uppstår i många praktiska tillämpningar såsom automatisk bildanmärkning och textkategorisering. Till exempel i automatisk bild annotering,
Chen och Al. REF presenterade en graf regulariserad semi-övervakad multi-label inlärningsmetod som använder sig av indata likhetsmatris och kategori likhetsmatris som fångar korrelationsinformationen mellan etiketterna.
Semi-supervised Multi-label Learning by Solving a Sylvester Equation
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}