%0 Journal Article
%T 面向多标签图数据的主动学习
%A 李远航？
%A 刘波？
%A 唐侨？
%J 计算机科学
%D 2014
%R 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.11.050
%X 主动学习已经广泛应用于图数据的研究,但应用于多标签图数据的分类较为少见。结合基于误差界最小化的主动学习,给出了一种多标签图数据的分类方法,即通过多标签分类与局部和全局的一致性学习(llgc)得到一系列目标方程,并将其用于最小化直推式的拉德马赫复杂度,得到最小泛化误差上界,从而在图上获取少量的但蕴含巨大信息量的节点。实验证明,应用该方法的多标签分类器的输出有很高的精确度。
%K 图数据
%K 主动学习
%K 复杂度
%K 最小化
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20141150&flag=1