计算机应用研究

作者：赖剑涛,刘波,

单位：广东工业大学a.计算机学院;b.自动化学院,广州510006；

关键词：多视角学习,比例标签学习,不确定数据,核函数,

基金：国家自然科学基金资助项目(61876044,62076074)；；

针对现实应用中所获取的比例标签数据存在噪声污染而标注困难的局限性，提出将多视角学习应用到不确定比例标签学习中以提高分类器的准确率和稳定性。首先，所提出的方法利用核方法映射多视角信息到特征空间以及引入超实例标签表示比例标签信息，在将多视角信息与比例标签信息结合的同时将不确定比例标签数据的局限性考虑在内，以此构建基于不确定比例标签信息的多视角学习模型；而后利用拉格朗日方法将目标模型转换为对偶形式求解，并引入一个迭代框架解决目标模型以获取多视角分类器。最后，将所提出的方法应用于文本分类的数据集。实验结果表明提出的方法比已有的单一视角比例标签学习方法更具优越性，具体表现在更高的分类准确率和更不易受数据噪声影响等方面。

来源：2023年第7期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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