候选标记信息感知的偏标记学习算法

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：ice588

【摘要】

：

在偏标记学习中,示例的真实标记隐藏在由一组候选标记组成的标记集中。现有的偏标记学习算法在衡量示例之间的相似度时,只基于示例的特征进行计算,缺乏对候选标记集信息的利用。该文提出一种候选标记感知的偏标记学习算法(CLAPLL),在构建图的阶段有效地结合候选标记集信息来衡量示例之间的相似度。首先,基于杰卡德距离和线性重构,计算出各个示例的标记集之间的相似度,然后结合示例相似度和标记集的相似度构建相似度图

【作者】

：

陈鸿昶谢天高超李邵梅黄瑞阳

【机构】

：

国家数字交换系统工程技术研究中心

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2019年10期

【关键词】

：

偏标记学习弱监督学习消歧杰卡德距离线性重构 Partial label learning Weakly supervised learning Disa

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61601513).

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