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J-GLOBAL ID：201902235374430789   整理番号：19A1766018

ラベル依存特徴を持つポリツリー拡張分類子鎖によるマルチラベル分類【JST・京大機械翻訳】

Multi-label classification by polytree-augmented classifier chains with label-dependent features

著者 (2件)： Sun Lu (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, Sapporo, Japan) ,  Kudo Mineichi (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, Sapporo, Japan)
資料名： Pattern Analysis and Applications  (Pattern Analysis and Applications)
巻： 22  号： 3  ページ： 1029-1049  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1108A  ISSN： 1433-7541  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチラベル分類は,ラベル相関のモデリング,ラベル不均衡の軽減,無関係で冗長な特徴の除去,および大規模問題の複雑さの低減を含むいくつかの重要な課題に直面している。これらの問題を扱うために,本論文では,2段階特徴選択アプローチにより学習された低次元ラベル依存特徴空間に基づく柔軟なポリツリー構造を通してラベル相関をモデル化する,ラベル依存特徴を持つ新しい方法-ポリツリー拡張分類器チェーンを提案した。最初に,特徴重みづけアプローチを適用して,各ラベルに対する無関係な特徴を効率的に除去し,ラベル不均衡の影響を軽減した。第二に,推定条件付き相互情報を用いて,ラベル空間にポリツリー構造を構築した。第3に,適切なラベル依存特徴部分集合を,ポリツリーにおけるラベル相関を考慮することによって見つけた。6つの合成データセットと12の実世界データセットに関する広範な経験的研究により,提案した方法の優れた性能を実証した。さらに,提案した二段階特徴選択手法を組み込むことにより,ラベル依存特徴を持つマルチラベル分類器は,元の分類器と比較して,正確な整合において平均9.4%の性能改善を達成した。Copyright 2018 Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： チェーン ,  *ツリー構造 ,  部分集合 ,  重みづけ ,  モデリング ,  特徴選択 ,  冗長性
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  低次元 ,  複雑性 ,  不均衡 ,  *マルチラベル分類 ,  *分類子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチラベル分類 ,  ラベル相関 ,  ポリツリー拡張分類器チェーン ,  ラベル依存特徴 ,  ラベル不均衡

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ラベル ,  拡張 ,  分類子 ,  マルチラベル分類