计算机科学与探索 ›› 2017, Vol. 11 ›› Issue (6): 959-971.DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1603053
李 娜1,2,潘志松1+,任义强3,李国朋1,4,蒋铭初1
LI Na1,2, PAN Zhisong1+, REN Yiqiang3, LI Guopeng1,4, JIANG Mingchu1
摘要: 在多标记研究中,对于标记间相关性的利用已经越来越广泛,从而标记关系的展示就很有必要。相对以往的研究而言,由于多标记数据的高维特征,在训练过程中极为繁琐耗时,稀疏优化就尤为关键;同时标记相关性的内涵没有经过深入挖掘,因此如何更方便有效地进行多标记分类以及研究所有标记之间的相关性显得尤为必要。提出了一种基于两重稀疏约束的多标记社团分类算法,该算法首先将l1/l2正则化应用到多标记数据的稀疏表示过程,为后面的研究提供便利条件;其次在多标记关系基础上应用基于l1]范数正则化的社团发现算法,有效地对标记进行社团划分,直观展示出标记关系的内涵。实验证明该方法能够快速、准确地进行多标记分类,并且能够准确展示标记关系。