[發(fā)明專利]基于多標(biāo)簽柔性支持向量機(jī)的分類方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210396793.4
• 申請(qǐng)日: 2012-10-18
• 公開（公告）號(hào): CN102945371A
• 公開（公告）日: 2013-02-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 祁仲昂;楊名;張仲非;張正友
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06F17/30
• 代理公司: 杭州宇信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 33231
• 代理人: 張宇娟;施海寅

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于標(biāo)簽技術(shù)領(lǐng)域，特別地涉及一種基于多標(biāo)簽柔性支持向量機(jī)的分類方法。

背景技術(shù)

隨著信息時(shí)代的到來，多媒體數(shù)據(jù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了爆炸性的增長。標(biāo)簽，作為多媒體的內(nèi)容形式之一，能幫助解決數(shù)據(jù)挖掘方面很多重要的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，特別是在跨媒體領(lǐng)域，體現(xiàn)出非常重要的作用。例如，利用合適的標(biāo)簽作為圖像注釋的一部分，可以開發(fā)出強(qiáng)大的圖像標(biāo)注和圖像檢索技術(shù)；利用合適的標(biāo)簽作為電影評(píng)論的一部分，可以開發(fā)出有效的電影推薦系統(tǒng)；利用合適的標(biāo)簽作為網(wǎng)頁標(biāo)記的一部分，可以開發(fā)出更有效率的搜索引擎。

標(biāo)簽的種類是多種多樣的，由于數(shù)據(jù)量日新月異爆炸性的增長，僅僅依靠數(shù)據(jù)處理人員對(duì)所有的數(shù)據(jù)手工加標(biāo)簽是不現(xiàn)實(shí)的。在這種前提下，社會(huì)標(biāo)簽就應(yīng)運(yùn)而生了。社會(huì)標(biāo)簽，又稱合作標(biāo)簽，社會(huì)分類法，是一種讓普通大眾用戶能將在線的數(shù)字資源和自己提供的標(biāo)簽做關(guān)聯(lián)的方法，是由用戶產(chǎn)生的、對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進(jìn)行組織和共享的自下而上的組織分類體系。在這里，普通民眾都可以通過在線環(huán)境在相應(yīng)的系統(tǒng)中為自己感興趣的數(shù)字資源添加自己覺得合適的標(biāo)簽。正是基于這種特點(diǎn)，社會(huì)標(biāo)簽的結(jié)果往往是不準(zhǔn)確的，包含有很多噪聲，因?yàn)槊恳晃粎⑴c社會(huì)標(biāo)簽的普通用戶都不能排除自己的主觀性，粗心大意，甚至是缺乏耐心去提供一個(gè)完美的標(biāo)簽。

為了更好的利用社會(huì)標(biāo)簽為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理分析服務(wù)，必須盡可能的提高標(biāo)簽分類的準(zhǔn)確度，降低噪聲對(duì)標(biāo)簽分類的影響。同時(shí)，由于標(biāo)簽的種類是多種多樣的，因此，多標(biāo)簽抗噪分類器應(yīng)運(yùn)而生，并且有著非常廣闊的應(yīng)用前景和非常重要的實(shí)用價(jià)值。傳統(tǒng)的鑒別型分類器應(yīng)用到多標(biāo)簽分類問題中時(shí)，一般將多標(biāo)簽問題轉(zhuǎn)化為一對(duì)多(One?Vs?All)的分類模式，即把多標(biāo)簽分類問題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問題。傳統(tǒng)的鑒別型分類器在這個(gè)轉(zhuǎn)化過程中并沒有用到多標(biāo)簽空間中所包含的信息。而實(shí)際上，數(shù)據(jù)被標(biāo)上的標(biāo)簽越多，標(biāo)簽空間中包含的信息也就越多，這些信息可以被利用起來。當(dāng)判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)是否應(yīng)該標(biāo)上某個(gè)標(biāo)簽時(shí)，該數(shù)據(jù)點(diǎn)已有的其他標(biāo)簽會(huì)對(duì)判斷起到一定的幫助作用。例如，當(dāng)一幅包含動(dòng)物的圖像已有的標(biāo)簽為天空，云，草地，樹木的時(shí)候，它更可能被標(biāo)上的標(biāo)簽是鳥而不是魚；而當(dāng)一幅包含動(dòng)物的圖像已有的標(biāo)簽為水，水草，大海，珊瑚的時(shí)候，它更有可能被標(biāo)上的標(biāo)簽是魚而不是鳥。多標(biāo)簽空間中包含的信息在某種程度上可以幫助我們更好的進(jìn)行分類，降低噪聲對(duì)分類的影響。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于多標(biāo)簽柔性支持向量機(jī)的分類方法，用于利用多標(biāo)簽空間中包含的信息來提高鑒別型分類器在多標(biāo)簽分類中的分類精度，降低噪聲標(biāo)簽對(duì)分類的影響。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為：

一種基于多標(biāo)簽柔性支持向量機(jī)的分類方法，包括以下步驟：

首先，在多標(biāo)簽空間中定義一種新型的距離度量方法，用來衡量在特定的分類目標(biāo)下多標(biāo)簽空間中點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離，所述新型的距離度量方法為：將多標(biāo)簽訓(xùn)練集表示為訓(xùn)練集中的每個(gè)點(diǎn)都被標(biāo)上了多種多樣的標(biāo)簽，整個(gè)訓(xùn)練集的標(biāo)簽字典組成了S維的多標(biāo)簽空間多標(biāo)簽訓(xùn)練集中的每個(gè)點(diǎn)在視角中的特征向量表示為x_i，在標(biāo)簽字典中的標(biāo)簽向量表示為d_i＝(d_i，1，d_i，2，...，d_i，S)′，其中d_i，r∈{0，1}，1≤r≤S表示字典中的第r個(gè)標(biāo)簽T_r是否在I_i中出現(xiàn)，同時(shí)用y_i，r表示I_i的分類標(biāo)簽，y_i，r＝2·d_i，r-1。在多標(biāo)簽一對(duì)多(One?Vs?All)的分類模式中，當(dāng)一個(gè)標(biāo)簽T_r被作為分類目標(biāo)時(shí)，標(biāo)簽字典中其余的標(biāo)簽就會(huì)組成一個(gè)S-1維的標(biāo)簽特征空間用t_i，r表示I_i在空間中的特征向量，t_i，r＝(d_i，1，...，d_i，r-1，d_i，r+1，...，d_i，S)′，

定義當(dāng)給定d_i，k＝0or?1時(shí)，d_i，r＝0or1的條件概率如下所示：