【摘 要】
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在实际应用中,由于各种原因,时常无法直接获得反例,导致传统分类方法的暂时失灵,所以,基于正例和未标识集的主动分类问题顿时成为了理论界的焦点。为了解决这一难题,理论界相
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院; 华东师范大学海量计算研究所; 上海市智能信息处理重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60673137和60773075);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2009AA01Z149);上海市重点学科建设项目(项目编号B412)~~
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在实际应用中,由于各种原因,时常无法直接获得反例,导致传统分类方法的暂时失灵,所以,基于正例和未标识集的主动分类问题顿时成为了理论界的焦点。为了解决这一难题,理论界相继提出了许多不同的解决方案,然而,这些方法不能有效处理非平衡问题,尤其当隐匿反例非常少或训练集中的实例分布不均匀时。因此,本文提出了一种基于KL距离的主动分类算法—LiPU:依次挖掘出未标识集中的最可靠正例和反例,接着使用训练好的增强型分类器来找出所有反例。与其他方法相比,不仅提高了分类的查准率和查全率,而且具有鲁棒性。
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