基于高斯混合模型的标签排序算法研究

【摘要】在机器学习领域,传统的分类问题已经得到了广泛的研究。但是多标签数据的普遍存在性和重要性直到近些年来才逐渐得到人们的关注。实际中的许多重要应用,比如商品或服务推荐,排序搜索结果,基因选择等最终都可以归结为标签排序问题。与传统的分类问题相比,标签排序是一个更为复杂的学习问题,它不仅是要预测出样本所属的类别,而且需要将这些可能的类别根据偏好程度进行一个排序。因此,相比与分类问题,标签排序问题的求解表现为具有更大的解空间,以及更为复杂的性能评价。本论文主要包括以下三个方面的工作,首先,系统的回顾和分析了现有的标签排序方法,基于算法的原理,提出将标签排序方法分为四大类：基于分解技术的方法,基于概率模型的方法,基于排序相似性的方法以及其它方法。其次,基于皮尔逊相关性和斯皮尔曼相关性技术,调查和分析了分类算法常用的七个性能度量之间的潜在关系,实验结果验证了将常用的分类性能度量分为三类的正确性,即同一类别的性能度量具有较大的相关性,不同类别的性能度量之间具有较小的相关性。此外,基于标签排序基准数据集,实验比较和分析了两种常用的标签排序算法性能度量在评价标签排序算法性能时的差别。最后,针对基于实例的标签排序方法对内存容量要求高,训练时间长等不足,文中提出了一种新的基于高斯混合模型的标签排序方法。与主要标签排序算法相比,基于高斯混合模型的标签排序算法不仅性能相当,同时由于基于高斯混合模型的标签排序方法不需要存储训练数据,因此可以在一定程度上避免基于实例的标签排序方法的问题。
【作者】周扬名；
【导师】杨建刚；刘仰光；
【作者基本信息】浙江大学，控制工程（专业学位），2014，硕士
【关键词】标签排序；高斯混合模型；分类；多标签分类；

【参考文献】
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