基于RAKEL算法的商品评论多标签分类研究与实现
基于聚类分析的电商商品推荐算法研究
基于聚类分析的电商商品推荐算法研究一、引言电商平台通过推荐算法实现个性化推荐，有助于提高用户购买体验和转化率。
商品聚类分析是一种有效的方式，可将相似的商品分组，从而为用户提供更加精准的推荐。
本文将从商品聚类分析的角度出发，探讨基于聚类分析的电商商品推荐算法的研究。
二、商品聚类分析基础知识1. 商品聚类分析概念商品聚类分析指的是将一组商品按照某种特征进行分类，以便进行分析和管理。
例如，可以将相似的商品分为一组，为用户提供更加精准的推荐。
2. 商品聚类分析算法商品聚类分析算法主要有两种：层次聚类算法和划分聚类算法。
层次聚类算法又分为凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
凝聚层次聚类是从每个商品单独分组开始，逐渐将它们组合为更大的组，直到所有商品都归入一个大组。
分裂层次聚类则是从所有商品在一个大组开始，逐渐将它们分为更小的组。
划分聚类算法则是通过将商品分配给各个组，不断迭代直到达到指定的条件，例如达到最小的组内差异或达到指定次数的迭代次数。
3. 商品聚类分析的应用商品聚类分析已经广泛应用于电商平台的商品推荐系统中。
通过将相似的商品分为一组，将相关的推荐商品推荐给用户，提高了购买体验和转化率。
三、基于聚类分析的电商商品推荐算法1. 数据预处理为了进行聚类分析，需要将商品数据进行预处理，包括去除空值和不需要的变量，对类别变量进行编码，标准化和归一化数值变量等。
2. 特征选择选择适当的特征对于聚类分析至关重要。
可以从商品的价格，销量，评论数，品牌等因素进行选择。
这里需要运用统计方法和领域知识，选择最能反映商品特征的特征。
3. 初步聚类分析选择聚类算法，根据商品特征对商品进行初步聚类分析，对聚类结果进行评估和调整。
4. 优化聚类分析对初步聚类结果进行评估和调整后，进行优化聚类分析。
其中，聚类数的选择是非常重要的。
聚类数过多会使得聚类结果过于细致，不易理解；聚类数过少则可能出现相似的商品被分到不同组的情况。
此时，建议使用聚类分析矩阵和统计指标等分析工具来优化聚类结果。
商评委突破商品分类表的案例
商评委突破商品分类表的案例一、引言商品分类表是商评委评审商品的重要工具，通过对商品进行分类可以帮助商评委更好地了解市场、产品和消费者需求。
然而，在实际运用中，商品分类表也存在一些局限性和不足之处，本文将从不同角度列举商评委突破商品分类表的案例，以便更全面、准确地评价商品。
二、案例一：跨界融合类商品随着市场的发展，越来越多的商品开始进行跨界融合，不再局限于单一的产品类别。
例如，智能手表不仅仅是一个时间显示工具，还具备健康监测、通讯、支付等功能。
这种商品难以用传统的分类方式进行归类，商评委可以考虑创设新的分类标准，将其归类为“智能穿戴设备”或“智能生活产品”。
三、案例二：定制化商品定制化商品在市场上越来越受欢迎，消费者可以根据自己的需求，定制出符合个人口味和风格的商品。
然而，传统的商品分类表往往无法准确地分类定制化商品。
商评委可以考虑引入“个性化定制”这一新的分类维度，将定制化商品单独列为一个类别，以更好地满足消费者的需求。
四、案例三：创新型商品创新型商品是指那些在产品设计、功能、材料等方面具有创新性的商品。
传统的商品分类表往往无法很好地适应创新型商品的特点。
商评委可以考虑增加“创新性”这一分类维度，将创新型商品单独列为一个类别，并细分为不同的创新程度，以便更准确地评价和推广这些商品。
五、案例四：共享经济商品共享经济的兴起使得越来越多的商品以共享的形式出现在市场上，例如共享单车、共享办公空间等。
这些商品不同于传统的商品，商评委可以考虑引入“共享经济”这一分类维度，将共享经济商品单独归类，以更好地评估和规范这一新兴市场。
六、案例五：可持续发展商品随着环保意识的提升，越来越多的商品开始注重可持续发展。
然而，传统的商品分类表往往无法很好地反映商品的环保性能。
商评委可以考虑引入“环保性能”这一分类维度，将环保型商品单独列为一个类别，并细分为不同的环保等级，以便更准确地评估和推广这些商品。
七、案例六：文化创意商品文化创意商品是指那些融入了地域文化元素和创意思维的商品。
一种改进的RAKEL多标签分类算法
一种改进的RAKEL多标签分类算法金永贤;张微微;周恩波【摘要】RAKEL(random k-labelsets)算法是一种集成技术,能有效解决多标签分类问题.它将原始标签集随机选用一小部分标签子集构成的数据集来训练每个分类器,但由于RAKEL算法构造标签空间的随机性,并未充分考察到样本多个标签之间的相关性,从而造成分类精度不高,泛化性能受到一定影响.为此,提出了改进的LC-RAKEL算法.首先,通过标签聚类将原始标签集划分成标签簇,再从每个标签簇中各选择一个标签构成标签集,以此发现标签空间中重要且不频繁的映射关系;然后,利用出现次数较少的标签集合组成新的训练数据,训练相应的分类器.实验证明,改进的算法性能优于其他常用多标签分类算法.【期刊名称】《浙江师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(039)004【总页数】6页(P386-391)【关键词】多标签分类;RAKEL;标签空间;随机;不频繁的映射【作者】金永贤;张微微;周恩波【作者单位】浙江师范大学数理与信息工程学院,浙江金华321004;浙江师范大学数理与信息工程学院,浙江金华321004;浙江师范大学数理与信息工程学院,浙江金华321004【正文语种】中文【中图分类】TP181多标签学习问题在现实世界中广泛存在.例如，在图像分类[1]中，一张图片往往可以对应多个主题，如“海滩”和“落日”.在文档分类[2]中，一篇文档可以属于多个主题，如“世界杯”和“足球”.可以看出，每个样例都与一个标签集合相对应.多标签学习主要研究当样本同时具有多个类别标记时，如何构建分类器准确预测未知样本的标签集合.传统的二分类和多类分类问题，都可以看作多标签学习问题的特例.目前，研究者已提出多种解决多标签学习问题的方法，这些方法主要分为算法适应法和问题转换法两类[3].由于问题转换法具有简化性及在大多数数据集上应用良好性的特点，因此，本文主要讨论问题转换法.问题转化法中最基本、最常用的2个方法：Binary Relevance(BR，即二值相关)方法和Label Powset(LP，即标记集合)方法.其中，BR 法学习多个二类分类器，每个分类器只针对某一个标签进行分类.这种方法简便易行，但忽略了标签之间的相互关系，预测结果往往难以令人满意.在BR的基础上，文献[4]提出Classifier Chain(CC)算法，构造多个链式结构的分类器.所谓链式结构，即将之前分类器的类属性加入到训练集的特征属性中，建立新的训练集，后面的分类器则是在新的训练集上构建，这样就能有效地利用标记之间的依赖关系，但构建分类器链的顺序会影响分类器的性能.文献[5]提出的Tree-Based Classifier Chain(TCC)算法是在分类器链算法的基础上改进的，它按照一定的顺序建立分类器链.LP 方法是通过将多标签数据集中每一个唯一的标签集合看成一个类别，将多标签分类问题分解为多类单标签问题.对于给出的一个测试实例，多类LP 分类器可以预测出最可能的类别，然后被转换成一个标签集合.与简单的BR方法相比，LP方法一定程度上考虑标签的相关性.然而，随着标签数目和训练样本实例的增加，可能的类别也相应地成比例增加，使得计算开销变大;另一方面，个别类别训练样本过少，使得学习变难.而且LP 仅能预测训练集中出现的标签组合.为此，文献[6]提出了Pruned Problem Transformation(PPT)算法，它保留出现次数大于阈值的标记集合，并对出现次数较少的标记集合进行划分，对划分后的子集建立LP分类器，然而在实例预测时只能得到在训练集中出现过的标记集合.文献[7]提出了Random k-labelsets(RAKEL)算法，从标签的原始集中每次随机选择一部分标签子集，使用LP方法训练相应的分类器，最后由多个LP分类器通过投票的方式集成预测.这种方法通过集成方式解决LP产生数据倾斜的不足，同时通过随机构造标签子集考虑标签之间的相关性.值得注意的是，也正是由于随机选择的特点，标签之间的相关关系并没有被充分利用，从而造成分类精度不高，泛化性能会受到一定影响.在实际应用中，标签与标签之间是有一定联系的.例如,图片分类中，一张图片包含“黑色”和“月亮”2个标签，那么其属于“夜晚”的可能性就很大.又如，包含“裙子”、“长发”标签的图片，属于“男性”标签的可能性会很小.因此，是否能充分利用标签之间的相关性，将直接影响算法的预测性能.为此，本文结合Hierarchy of Multilabel Classifiers(HOMER)算法[8]中balanced k-means(平衡k-means)聚类标签的方法对RAKEL算法进行了改进.首先，利用balanced k-means将标签聚类为k簇；然后，从每簇中各选择一个构成新的标签子集.以此发现训练集中出现次数较少的标签集合，提高出现次数较少标签组合的利用率，充分利用标签之间的联系，以提高算法的预测性能.Tsoumakas 等[7]提出的RAKEL算法是通过将原始的大标签集分成一定数目的小标签集，然后使用LP训练相应的分类器，最后集成预测结果.在训练过程中，RAKEL迭代构建m(大小为2倍的标签个数)个LP分类器，每次迭代中，从所有不同的标签组合(大小为k)中随机选择一个标签组合Yi，然后学习一个LP分类模型hi.在预测分类时，对于一个未知实例x，每个模型hi对在自己相应的Yi中的每一个标签λj给出一个二值的预测结果(0或1)，通过RAKE算法计算L(标签集合)中每一个标签λj的一个平均得票率，如果平均得票率大于给定的阈值t，那么λj就属于x.一般阈值为0.5.RAKEL算法是通过集成学习来获得最后的结果，而集成学习的有效性在于分类器的差异性和精确度.由于该算法从标签集合L中随机选择标签子集，所以当L较小时，预先设置好的子分类器数量可以较好地体现出标签的相关关系，同时也保证了子分类器的差异性和精确度.但对于大标签数据集，随机选取的一定数量的标签子集构成的子模型就不能充分体现出相关性，从而对集成预测的准确度造成较大的影响.本文从该角度出发，在标签子集选取过程中，重视发现训练集出现次数稀少的标签组合，使构造的子模型更具有代表性.首先，通过基于HOMER算法中balanced k-means(平衡k-means)聚类的方法，从标签集合L中随机选择k个标签作为标签聚类中心，将与每个标签中心的欧式距离最近的其他标签加入到相应的标签集合中，每次聚类后都要重新计算标签聚类中心.把类似的标签聚成k个标签簇，通过控制每个标签簇大小的上限，使每个聚类标签簇的大小平衡.然后，在模型训练过程中依次从不同标签簇内随机取出一个标签，组成k-labelsets标签子集.根据训练集的数据集迭代构建m个LP分类器模型.由于在训练集中，以这种方式组成的k-labelsets标签子集对应的样本较少，从而使得训练出的子分类器预测输出的标签组合更倾向于负例(这种标签组合的可能性很小)，进而得到分类精度更高的子分类器.最后，预测分类时，每个分类器都会得到未知实例的标签预测结果，通过综合计算每一个标签的平均得票率，预测未知实例的所属标签.为了更好地描述算法，首先引入一些相关定义：D={(xi,Yi),i=1,2,…,n}表示一个多标签训练样本集.其中:xi代表的是特征向量;Yi表示第i个样本的标签集合；L={λi}，i=1,2,…,|L|，表示多标签数据学习任务中所包含的全部标签所组成的集合；Y⊆L且|Y|=k表示k-labelsets；Lk表示L中所有不同的k-labelsets的集合，且它的大小为二项式系数.标签聚类过程描述如下：输入：聚类的数目k，全部标签集合L，循环次数p输出：k个平衡标签聚类簇for i←1 to k doCi←Ø;//初始化标签聚类集合Ci,赋为空集ci←random member of L;//初始化聚类中心ci，从L中随机取一个标签赋给ci while p>0 dofor each λ∈L dofor i←1 to k dodλi←distance(λ,ci)//利用欧式距离公式计算2个标签间的距离dλifinished←false;v←λ;//将标签λ赋给标签将距离λ最近的聚类中心标签编号赋给jinsert sort(v,dvj) to sorted list Cj;//将标签λ及最短距离添加到标签聚类集合Cj 中if |Cj|>「|L/k|⎤ thenv←remove last element of Cj;//控制Cj的大小大致相等，若大小超过上限，则将 //Cj的最后一个元素移除并插入到下一个最接近的集合中dvj←∞;elsefinished←true;recalculate centers；//重新计算聚类标签中心p←p-1return C1,C2,…,Ck.模型训练过程如下：输入：模型个数m，labelsets(标签子集)大小k,全部标签集合L,训练样本集D输出：LP分类器的组合及相应的k-labelsets YiR←Lk;//将所有的标签子集赋给Rfor i=1 to min(m,|Lk|) doYi←Ø;//清空标签集Yifor j←1 t o k doYi←Yi+randomly member select from Cjendtrain an LP classifier hi:X→P(Yi) on D;R←R\{Yi};//从R中去掉Yi这种标签组合end预测分类过程如下：输入：未知实例x，LP分类器hi的组合，相应的k-labelsets Yi，全部标签集合L，阈值t输出：多标签分类结果向量Tfor j←1 to |L| doSj←0;//Sj统计第j个标签的预测结果Vj←0;//Vj统计含有第j个标签的训练模型数量for i←1 to m dofor all labels λj∈Yi doSj←Sj+hi(x,λj);Vj←Vj+1;for j←1 to |L| doAj←Sj/Vj;//Aj计算对未知实例x的标签λi平均得票率if Aj>t thenTj←1;else Tj←0;//若平均得票率大于阈值，则对应标签的预测为1,反之为0为了验证算法的有效性，在一些多标记数据集上进行了实验.3.1 实验数据本文实验数据采用emotions[9]，scene[10]，birds[11]，medical[12]，genbase[13] 5个数据集.表1给出了详细的统计信息.3.2 实验结果及分析针对LC-RAKEL算法，本文采用5-fold交叉验证方法来评价其性能.为了验证该算法的有效性，选择了BR算法、RAKEL算法、CC算法及基于kNN的ML-KNN[14]算法作为对比，并采用分类准确率(Subset Accuracy)、准确率(Accuracy)、召回率(Recall)、F值(F-measure)、微平均(micro F1)、宏平均(macro F1)[15-16] 6个评价指标进行比较.其中:对于BR算法、CC算法及RAKEL 算法采用的基础分类器算法为支持向量机分类算法，RAKEL算法中标签子集大小设为3，模型个数设为标签数量的2倍，阈值设为0.5.ML-KNN算法中的k设为10，smoothing取值为1.所有实验均在Mulan[17]开源库中用Java实现.表2～表7给出了本文算法与其他算法的对比实验结果，表中标注星号的数据表示最优结果.从实验结果发现：LC-RAKEL算法的性能有明显提升，5个数据集中的绝大部分指标都达到了1%的提升，有些甚至有2%的性能提升；在emotions，birds和genbase 3个数据集上的全部指标都达到最优；在scene数据集上除了分类准确率这个指标之外都达到最优.因为数据集本身具有数据分布的复杂性及标签之间相关关系强弱程度，所以在medical数据集上的表现略逊于CC算法，但较改进前的算法仍有很大的提升.整体上，LC-RAKEL算法优于其他算法.基于RAKEL算法在处理存在大量标签的数据集时，由于随机选择标签的特点，使得构建的子分类器分类精度降低.为此，首先通过平衡k-means算法找到相关度高的标签集合，然后从每一类中随机选择标签构成子标签集合进行模型训练，以此找到分类精度高的模型.实验证明,LC-RAKEL算法处理多标记学习问题优于其他4种算法.【相关文献】[1]刘鹏,叶志鹏,赵巍,等.一种多层次抽象语义决策图像分类方法[J].自动化学报,2015,41(5):960-969.[2]张晶,李德玉,王素格,等.基于稳健模糊粗糙集模型的多标记文本分类[J].计算机科学,2015,42(7):270-275.[3]李思男,李宁,李战怀.多标签数据挖掘技术:研究综述[J].计算机科学,2013,40(4):14-21.[4]Read J,Pfahringer B,Holmes G,et al.Classifier chains for multi-labelclassification[J].Machine Learning,2011,85(3):254-269.[5]付彬,王志海.基于树型依赖结构的多标记分类算法[J].模式识别与人工智能,2012,25(4):573-580.[6]Read J.A pruned problem transformation method for multi-labelclassification[C]//Proceeding of New Zealand Computer Science Research Student Conference.Christchurch:Canterbury University,2008:143-150.[7]Tsoumakas G,Katakis I,Vlahavas I.Random k-labelsets for multilabel classification[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2011,23(7):1079-1089.[8]Tsoumakas G,Angelis L,Vlahavas I.Selective fusion of heterogeneousclassifiers[J].Intelligent Data Analysis,2005,9(6):511-525.[9]Trohidis K,Tsoumakas G,Kalliris G,et al.Multi-label classification of music into emotions[J].Eurasip Journal on Audio Speech & Music Processing,2008,11(1):325-330. [10]Boutell M R,Luo J,Shen X,et al.Learning multi-label scene classification[J].Pattern Recognition,2004,37(4):1757-1771.[11]Briggs F,Lakshminarayanan B,Neal L,et al.Acoustic classification of multiple simultaneous bird species:A multi-instance multi-label approach[J].Journal of the Acoustical Society of America,2012,131(6):4640-4650.[12]Kajdanowicz T,Kazienko P.Multi-label classification using error correcting output codes[J].International Journal of Applied Mathematics & ComputerScience,2012,22(4):829-840.[13]Tsoumakas G,Katakis I.Multi-label classification:An overview[J].International Journal of Data Warehousing and Mining,2007,3(3):1-13.[14]Zhang M L,Zhou Z H.ML-KNN:A lazy learning approach to multi-labellearning[J].Pattern Recognition,2007,40(7):2038-2048.[15]Schapire R E,Singer Y.Boostexter:A boosting-based system for textcategorization[J].Machine Learning,2000,39(2):135-168.[16]Godbole S,Sarawagi S.Discriminative methods for multi-labeledclassification[J].Lecture Notes in Computer Science,2004,30(56):22-30.[17]Tsoumakas G,Spyromitros-Xioufis E,Vlahavas I P,et al.MULAN:A Java library for multi-label learning[J].Journal of Machine Learning Research,2011,12(7):2411-2414.。
多标签分类算法研究及其应用
棒性等。同时，还将分析多标签分类算法在文本分类、图像分类和音频分类 等领域的应用现状。
在算法研究部分，我们将深入探讨多标签分类算法的核心技术，包括特征选 择、算法实现和应用。首先，特征选择是多标签分类算法的关键步骤，我们将介 绍常见的特征选择方法，如基于标签的特征选择、基于排序的特征选择等。其次， 我们将详细阐
四、多标签遥感图像分类算法的 应用
多标签遥感图像分类算法在城市规划、环境保护、灾害监测等领域具有广泛 的应用价值。例如，在城市规划中，可以通过对遥感图像进行分类，得到城市土 地利用情况、建筑物分布等信息；在环境保护中，可以通过对遥感图像进行分类，
得到植被分布、环境污染等情况；在灾害监测中，可以通过对遥感图像进行 分类，得到灾害损失情况等信息。
3、信息检索
信息检索是多标签文本分类的重要应用场景之一。通过对文档的内容进行分 析，可以为其添加多个标签，这些标签可以用于搜索和筛选。这有助于用户快速 找到所需的信息。
四、结论
多标签文本分类是一种重要的文本处理任务，其应用场景广泛。随着算法和 计算资源的不断发展，多标签文本分类的性能不断提高。未来，随着更多的数据 和更高效的算法的出现，多标签文本分类将会在更多的领域得到应用和发展。
多标签遥感图像分类算法是一种基于机器学习的分类方法，其基本原理是将 遥感图像的像素分成多个类别。在训练过程中，算法使用已知标签的训练样本对 模型进行训练，通过调整模型的参数，使得模型能够更好地对未知标签的样本进 行分类。
在测试过程中，算法将测试样本输入到已经训练好的模型中，得到每个像素 的分类结果。
多标签分类算法研究及其应用
基本内容
随着大数据时代的到来，分类算法在诸多领域得到了广泛应用。多标签分类 算法作为一种能够处理多个类别数据的机器学习算法，备受研究者的。本次演示 将探讨多标签分类算法的研究现状、应用及其挑战。
RAKE快速、简单的关键词抽取算法
RAKE快速、简单的关键词抽取算法A Python implementation of the Rapid Automatic Keyword Extraction (RAKE) algorithm as described in: Rose, S., Engel, D., Cramer, N., & Cowley, W. (2010). Automatic Keyword Extraction from Individual Documents. In M. W. Berry & J. Kogan (Eds.), Text Mining: Theory and Applications: John Wiley & Sons.了解该算法中的设计思维，关键词抽取的侧重点，对于后续的⽂本处理任务有很⼤帮助开源地址：Example usefrom nlp_rake import rakestoppath = 'data/stoplists/SmartStoplist.txt'rake_object = rake.Rake(stoppath, 5, 3, 4)sample_file = open("data/docs/fao_test/w2167e.txt", 'r', encoding="iso-8859-1")text = sample_file.read()keywords = rake_object.run(text)# 3. print resultsprint("Keywords:", keywords)其它常见的关键词提取算法基于TF-IDF算法的关键词抽取import jieba.analysejieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())sentence 为待提取的⽂本topK 为返回⼏个 TF/IDF 权重最⼤的关键词，默认值为 20withWeight 为是否⼀并返回关键词权重值，默认值为 FalseallowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率⽂件关键词提取所使⽤逆向⽂件频率（IDF）⽂本语料库可以切换成⾃定义语料库的路径⽤法:jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为⾃定义语料库的路径关键词提取所使⽤停⽌词（Stop Words）⽂本语料库可以切换成⾃定义语料库的路径⽤法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为⾃定义语料库的路径基于TextRank算法的关键词提取jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使⽤，接⼝相同，注意默认过滤词性。
K - M e a n s 聚 类 算 法
K-means 聚类算法及其代码实现K-means算法是非监督学习（unsupervised learning）中最简单也是最常用的一种聚类算法，具有的特点是:对初始化敏感。
初始点选择的不同，可能会产生不同的聚类结果最终会收敛。
不管初始点如何选择，最终都会收敛。
本文章介绍K-means聚类算法的思想，同时给出在matlab环境中实现K-means算法的代码。
代码使用向量化（vectorization1）来计算，可能不是很直观但是效率比使用循环算法高。
K-means算法本节首先直观叙述要解决的问题，然后给出所要求解的数学模型，最后从EM2 算法的角度分析K-means算法的特点。
问题描述首先我们有N个数据D={x1,x2.,xN}D={{x_1,x_2.,x_N}}，我们想把这些数据分成K个类。
首先我们没有任何的labellabel信息，所以这是一个unsupervied learning的问题。
这个问题有一些难点，在于我们并不知道KK选择多大时分类是合适的，另外由于这个问题对初始点的选择是敏感的，我们也不好判断怎么样的初始点是好的。
所以，我们定义一个距离的概念，这个距离可以是很多种，例如就用最简单的欧式距离∥?∥left | cdot right |来作为判断标准，又因为这里对每个点，使用距离或者是距离的平方，其实并没有什么影响，所以为了计算方便，我们就直接使用距离的平方∥?∥2|cdot|^2作为标准。
我们想找到KK个中心，数据离哪些中心近我们就将其定义为哪一类，同时我们的KK个中心能够使这个分类最合理也就是每个点到其中心的距离的和最小。
用语言描述为找KK个中心，数据属于距离其最近的中心一类，这KK个中心能使所有数据距离其中心的距离和最小。
为了更好的理解，我将在下节给出一些数学符号来定义清楚问题。
问题定义上小节我们知道要把数据分成KK个类别，就是要找出KK个中心点，我们将这些KK个中心点定义为{μk}|Kk=1{mu_k}|_{k=1}^K. 同时，对于数据D={x1,x2,x3.,xN}D={x_1,x_2,x_3.,x_N}，我们定义一个类别指示变量（set of binary indicator variables3）{rnk|rnk∈{0,1}}{r_{nk}|r_{nk}in{0,1}}，表示xn(n∈(1,2.,N))x_n (nin(1,2.,N))是否属于第kk个中心点的类，属于就是1，不属于就是0。
一种基于LexRank算法的改进的自动文摘系统
ａ ｐｉ ｔ ｎｏ ｕｏ ｔ ｕ ｐ ｌａｉ ｆ ｔｍａｉ ｓｍｍａｉ ｔ ｎ ｈ ｖ ｄｌ ｔ ａｔｄ ｔｅａｔｎｉ ｆｉｔｒｅ ｔｄａａ ｅ ｃｓｂｅｔ ｓｃ ｓ ｃ ｏ ａ ｃ ｒ ａｉ ａ ｅｗｉ ｙａｔ ｃｅ ｈ ｔ ｔ ｎ ｏ ｅｒｌ ｅ ｃｄｍｉ ｕ ｊｃｓ ｕｈ ａ ｚ ｏ ｅ ｒ ｅ ｏ ｎ ａ
现 的文摘 系统 ， 可以对 中文和英文的单文本或 多文本进行 自动文摘 。在哈 工大和 ＤＵＣ的测评语料 上进行 了实验 ， 结 果表 明该 系统在一定程度上改进 了文摘 的质量 ， 多文本文摘 中的抗噪声 方面也有一定 的优 越性 。最后讨 论 了 自动 在
摘要研 究存在的 问题 ， 并指 出了自动文摘 的研 究趋 势。
ｌ ｈ ａ ｄ Ｃｈ ｎ ｓ ． ｉｈ ｅ ａｕ ｔ ｎ ｎ ｔ ｏ ｐ ｓ ｓ ｏ ｒ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｌ ｒ ｄ ｃ ｅ ｔ ｒ ｓ ｍｍ ａ ｉ ｓ ｔ ａ ｈ ｒｇ ｎ ｌ ｉ ｎ ｉ ｅ ｅ Ｗ ｔ ｖ ｌ ａ ｉ ｓ ｏ ｗｏ ｃ ｒ ｕ ｅ ， ｕ ｔ ｏ ｓ ｃ ｕ ｄ ｐ ｏ ｕ ｅ ｂ ｔｅ ｕ ｓ ｏ ｒｅ ｈ ｎ ｔ ｅ ｏ ｉ ｉ ａ Ｌｅ Ｒａ ｋ ａｇ ｒｔ ｏ ａ ｃ ｒａ ｎ ｄ ｇ ｅ ． ｅ ａ ｓ ｈ ｗ ｈ ｔｏ ｒ ｓ ｓ ｅ ｉ ｕ ｔ ｓ ｎ ｉｉｅ ｔ ｈ ｏ ｓ ｎ ｔ ｅ ｄ ｔ ｈ ｔ ｘ ｎ ｌｏ ｉ ｍ ｈ ｔ ｅ ｔ ｉ ｅ ｒ ｅ Ｗ ｌｏ ｓ ｏ ｔ ａ ｕ ｙ ｔ ｍ ｑ ｉ ｉ ｅ ｓｔ ｏ ｔ ｅ ｎ ｉｅ ｉ ｈ ａ ａ ｔ ａ ｓ ｅｎ ｖ
ｓ ｍｍ ａ ｉａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｍ ｐ ｏ ｅ ｈ ｅ ｈ ｄ ｉ ｈ ｅ ｓ ｅ ｔ ｎ ｌ ｄ ｎ ｅ ｔ ｎ ｅ ｓｍ ｉ ｒｔ ｏ ｕ ｒ ｔ ， ｈ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｔ ｅ ｍ ｔ ｏ ｎ ｔ ｒ ｅ ａ ｐ ｃ ｓ ｉ ｃ ｕ ｉ ｇ ｓ ｎ ｅ ｃ ｉ ｌ ｉ ｃ ｍｐ ｔ ， ｅ ｔ ｎ ｅ ｗｅｇ ｔ ｚ ｏ ａ ｙ ｕｉ ｇ ｎ ｓ ｎ ｅ ｃ ｉｈ
多标记分类和标记相关性的联合学习...
软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail:************.cnJournal of Software,2014,25(9):1967−1981 [doi: 10.13328/ki.jos.004634] +86-10-62562563 ©中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax:∗多标记分类和标记相关性的联合学习何志芬1,2, 杨明1,2, 刘会东21(南京师范大学数学科学学院,江苏南京 210023)2(南京师范大学计算机科学与技术学院,江苏南京 210023)通讯作者: 杨明,E-mail:***************.cn,摘要: 提出了多标记分类和标记相关性的联合学习(JMLLC),在JMLLC中,构建了基于类别标记变量的有向条件依赖网络,这样不仅使得标记分类器之间可以联合学习,从而增强各个标记分类器的学习效果,而且标记分类器和标记相关性可以联合学习,从而使得学习得到的标记相关性更为准确.通过采用两种不同的损失函数:logistic回归和最小二乘,分别提出了JMLLC-LR(JMLLC with logistic regression)和JMLLC-LS(JMLLC with least squares),并都拓展到再生核希尔伯特空间中.最后采用交替求解的方法求解JMLLC-LR和JMLLC-LS.在20个基准数据集上基于5种不同的评价准则的实验结果表明,JMLLC优于已提出的多标记学习算法.关键词: 多标记学习;多标记分类;标记相关性;条件依赖网络;再生核希尔伯特空间;交替求解中图法分类号: TP181中文引用格式: 何志芬,杨明,刘会东.多标记分类和标记相关性的联合学习.软件学报,2014,25(9):1967−1981.http://www.jos./1000-9825/4634.htm英文引用格式: He ZF, Yang M, Liu HD. Joint learning of multi-label classification and label correlations. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2014,25(9):1967−1981 (in Chinese)./1000-9825/4634.htmJoint Learning of Multi-Label Classification and Label CorrelationsHE Zhi-Fen1,2, YANG Ming1,2, LIU Hui-Dong21(School of Mathematical Sciences, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China)2(School of Computer Science and Technology, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China)Correspondingauthor:YANGMing,E-mail:***************.cn,Abstract: In this paper, joint learning of multi-label classification and label correlations (JMLLC) is proposed. In JMLLC, a directedconditional dependency network is constructed based on class label variables. This not only enables joint learning of independent labelclassifiers to enhance the performance of label classifiers, but also allows joint learning of label classifiers and label correlations, therebymaking the learned label correlations more accurate. JMLLC-LR (JMLLC with logistic regression) and JMLLC-LS (JMLLC with leastsquares), are proposed respectively by adopting two different loss functions: logistic regression and least squares, and are both extended tothe reproducing kernel Hilbert space (RKHS). Finally, both JMLLC-LR and JMLLC-LS can be solved by alternating solution approaches.Experimental results on twenty benchmark data sets based on five different evaluation criteria demonstrate that JMLLC outperforms thestate-of-the-art MLL algorithms.Key words: multi-label learning; multi-label classification; label correlations; conditional dependency network; reproducing kernelHilbert space; alternating solution多标记学习是机器学习、模式识别等领域的研究热点之一.在多标记学习框架中,每个样本由一个特征向量表示,但可能同时隶属于多个类别标记,其目标是通过学习给定的多标记训练集有效地预测未知样本所属的∗基金项目: 国家自然科学基金(61272222, 61003116); 江苏省自然科学基金(BK2011782, BK2011005)收稿时间:2014-01-29; 修改时间: 2014-04-22; 定稿时间: 2014-06-091968 Journal of Software软件学报 V ol.25, No.9, September 2014类别标记集合.然而,在传统的监督学习(也称为单标记学习)框架中,每个样本由一个示例表示,但只隶属于一个类别标记(不管标记是两个还是多个).当每个样本只与一个类别标记相关时,多标记学习问题将退化为单标记学习问题.因此,单标记学习问题本质上是多标记学习问题的一种特殊情况[1].多标记学习概念的提出,源于研究文本分类时所遇到的歧义性问题[2].在文本分类问题中,一篇文档可能同时与多个预先定义的主题相关[2,3],例如“篮球赛”和“体育”.近年来,多标记学习问题得到了广泛的关注[1−26].在现实世界中,多标记学习问题也涉及其他研究领域,例如自动图像标注[4]、视频自动标记[5]以及生物信息学[3,6]等.在自动图像标注中,每张图像可能同时标注为多个语义概念类[4],例如“草地”、“树木”和“建筑”等.在视频自动标记中,每段视频片段可标记为多个类别[5],例如“表演”、“唱歌”和“跳舞”.在生物信息学中,每段基因序列可能具有多种功能[3,6],例如“转录”、“蛋白质合成”以及“新陈代谢”.在情感分类中,每个音乐片段可能包含多种情感,例如“欢快的”和“轻松的”.近十几年来,许多学者致力于多标记学习问题的研究,提出了大量的多标记学习算法,并成功地应用于各个研究领域(如文本分类、图像和视频自动标记以及生物信息学等),例如基于Boosting的多标记文本分类算法(BoosTexter)[2]、多标记分类问题的核方法(RankSvm)[6]、多标记懒惰学习方法(MLkNN)[7]、校准标记排序算法(CLR)[8]以及集成的多标记分类器链算法(ECC)[9]等.一种最直接、最简单的方法是将多标记学习问题分成多个独立的二分类问题[4],其中每个对应一个标记,将属于该标记的样本看成正类,否则看成负类.对于未知样本,根据其在所有二分类器上的输出结果来预测所属的标记集合.该方法简单,但没有考虑标记之间的相关性.实际上,对于某个标记来说,如果充分利用其他相关的标记信息,可能更有利于其学习,尤其是当没有足够的训练样本时,标记之间的相关性可提供额外的有用信息[10].例如,一幅图像标记了“山”和“水”,则很可能也标记为“树”;一篇文档隶属于“奥斯卡”和“明星”,则很可能也隶属于“娱乐”;一段音乐标记为“欢乐的”,则不太可能标记为“悲伤的”.因此,如何有效地利用标记之间的相关性,是当前多标记学习问题的一个重要研究问题[1,10,11].许多多标记学习算法试图利用标记之间的相关信息来提高多标记学习系统的泛化性能.例如,文献[3,6,8]考虑了标记对之间的相关性有效地提高系统的泛化性能.但是在真实世界中,一个标记可能与多个标记同时相关.文献[9]考虑了所有可能的标记之间的相关性,即对每个标记的学习都考虑了其他相关标记的影响.文献[12]考虑了随机标记子集之间的相关性.大多数多标记学习算法将标记之间的相关性作为先验知识或是计算标记的共现性,而标记之间的相关性可能事先很难准确获得.文献[11]提出多标记假设重用(MAHR)算法,可以自动地挖掘和利用标记之间的相关性,通过重用权重计算出标记之间的相关值,同时也发现标记之间的相关性是不对称的.据我们所知,很少有学者将多标记分类和标记相关性进行联合学习.因此,本文提出了多标记分类和标记相关性的联合学习(joint learning of multi-label classification and label correlations,简称JMLLC).首先,为每个标记构建二分类器,每个标记不仅依赖于输入特征向量而且也依赖于其他标记变量;其次,构建了多标记分类和标记相关性的联合学习模型,同时,根据选择不同的损失函数(即logistic 回归损失函数和最小二乘损失函数),分别推导出JMLLC-LR和JMLLC-LS算法,并首先在原始特征空间中学习,然后拓展到再生核希尔伯特空间中;最后,JMLLC-LR和JMLLC-LS模型都可转化为凸优化问题,并且可以采用交替迭代求解的方法进行模型求解.本文的主要贡献如下:1)构建了多标记分类和标记相关性的联合学习模型,自动挖掘和利用了高阶非对称的标记相关性,丰富了多标记学习和标记相关性等问题的研究;2)模型拓展性强,可以选择不同的凸损失函数,而且最终的优化问题可以转化为凸优化问题,并可以通过交替求解的方法进行模型求解;3)模型不仅可以在原始空间中学习,同时也可以拓展到再生核希尔伯特空间中学习.1 相关工作1.1 多标记学习已提出的多标记学习算法大致可以分成两大类[1,12,13]:问题转化方法(problem transformation methods,简称何志芬等:多标记分类和标记相关性的联合学习1969PTM)和算法改编方法(algorithm adaptation methods,简称AAM).1.1.1 问题转化方法(PTM)PTM将多标记学习问题转化为其他已知的学习问题,例如两类问题、多类问题和标记排序问题等.BR(binary relevance)方法[4]是将多标记学习问题转化为若干个独立的二分类学习问题,该方法简单,而且每个二分类器可以单独学习,因此可以并行实现,但是忽略了标记之间的相关信息,系统的性能可能只达到次优而未达到最优.CC(classifier chains)[9]的基本思想是:将多标记学习问题转化为基于BR方法的分类器链,其中在分类器链中,后面分类器的构建是建立在前面的分类器基础上.该方法考虑了标记之间的相关性,实现了较高的预测性能,时间复杂度低,同时也保留了BR方法的优点.然而,链是随机排列的,随机地考虑了标记之间的相关性;而且当第1个分类器预测性能不好时,误差的影响可能随着链进行传播.为了克服这些不足,提出了多标记分类器链集成算法(ensembles of classifier chains,简称ECC)[9].LP(label powerset)方法直接将多标记学习问题转化为多类学习问题:首先,将训练集中存在的所有不同的类别标记子集进行二进制编码,每个编码值看成不同的类别值,即多标记数据集转化为多类数据集;然后,训练多类分类器.当给定一个未知样本时,首先根据训练得到的多类分类器对其进行预测;然后将该预测值转化为二进制编码,从而得到其所属的类别标记集合.LP方法简单,但主要不足有:1) 当类别标记个数很多时,转化为多类数据集后,相应的新类别值个数会很多,从而导致有些新的类别值只有少量的训练样本以及训练时间开销大;2) 难以预测训练集以外的类别标记集合.为了保留LP方法的优点同时又克服其不足,提出了随机k标记集(random k-labelsets,简称RAkEL)[12]算法.RAkEL的基本思想是,将多标记学习问题转化为集成的多类学习问题:首先,从初始的类别标记集中随机地选择k个标记子集;然后采用LP方法,学习得到一个多类分类器;最后,建立一个集成的LP模型,通过阈值法或投票法预测未知样本的类别标记集合.另一种被广泛应用的PTM方法是LR(label ranking)[14],其基本思想是:通过标记成对比较,将多标记学习问题转化为标记排序问题.在为每个标记对(y l,y k)构建两类分类器时,将属于类别标记y l但不属于类别标记y k的样本看成是正类样本,将属于类别标记y k但不属于类别标记y l的样本看成是负类样本,忽略其他的样本.给定一个未知样本,对每个二分类器的预测值进行投票,通过阈值法将排序后的投票结果划分为该样本的相关标记和不相关标记.该方法的主要难点在于:如何确定阈值来尽可能正确地估计样本所属的类别标记集合.为了解决这个问题,文献[8]提出了校准的标记排序算法(calibrated label ranking,简称CLR).与LR相比,给每个样本的类别标记集添加一个额外的虚拟标记y v,将其作为每个样本的相关标记和不相关标记的一个自然划分点;同时,也要将每个标记与虚拟标记进行成对比较,在对某个标记对(y l,y v)构建两类分类器时,将属于类别标记y l的样本看成正类样本,否则看成负类样本.对于给定的未知样本,将所有二分类器的预测结果进行投票,然后排序,将那些投票次数大于虚拟标记y v的类别标记看成该样本的相关标记,否则看成不相关标记.1.1.2 算法改编方法(AAM)AAM是直接设计多标记学习算法处理多标记数据,即改编一些著名的算法来直接处理多标记数据.文献[2]提出了多标记文本分类算法(BoosTexter),是著名的集成算法Adaboost的拓展.文献[2]采用了两种不同的方法来拓展Adaboost,包括Adaboost.MH和Adaboost.MR,其中:Adaboost.MH目的是为了最小化汉明损失;而Adaboost.MR的目标是最小化排序损失,尽量使相关的标记排在前面.RankSvm算法[6]将经典的支持向量机(SVM)推广到多标记学习问题中.在RankSvm中,为每个类别标记构建一个SVM分类器,其中,经验损失项为排序损失.该方法利用排序损失考虑每个样本的相关标记和不相关标记,且目标优化问题可以转化为一个二次规划问题.由于需要计算大量的变量,故训练时间开销比较大.文献[15]基于SVM设计并实现了一个比RankSvm更高效的多标记分类算法(Rank-CVM).文献[16]通过引入近似的排序损失作为经验损失项,将传统的两类SVM拓展到多标记分类中,提出了拓展的一对多多标记SVM算法(OVR-ESVM).文献[17]在RankSvm模型的基础上增加了未标记样本的损失项以及未标记样本的预测值的均值与已标记样本的真实标记均值相等的约束项,提出了一种归纳的多标记分类算法(iMLCU).文献[7]提出了一种懒惰的多标记学习方法(ML k NN),是由传统的k近邻算法衍生出来的.对于每个测试样1970 Journal of Software软件学报 V ol.25, No.9, September 2014本,首先确定它的k个近邻样本;然后根据k个近邻样本的标记信息,用最大后验概率(MAP)准则预测它的类别标记集合.该方法简单,时间复杂度低;但独立地计算每个标记的先验概率和后验概率,没有考虑标记之间的相关信息.为此,文献[18]针对MLkNN中存在的不足,提出了一种新型多标记懒惰学习算法(IMLLA).该方法充分利用了训练数据的分布信息以及多个标记之间的相关信息.文献[19]设计了基于朴素贝叶斯的多标记分类算法(MLNB),同时将特征选择机制加入到MLNB算法中.首先,用基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)的特征提取技术,将原始特征空间投影到低维的特征空间中;然后,用基于遗传算法(genetic algorithm,简称GA)的特征选择技术,选择最合适的特征子集来提高MLNB的预测精度.文献[20]将贝叶斯学习技术应用到多标记学习中,提出了用贝叶斯网络结构模型标记依赖性的多标记学习方法(LEAD).LEAD是一个两阶段学习算法,首先通过贝叶斯网络学习标记依赖性,然后再进行分类.此外,文献[3]提出了基于后向传播神经网络的多标记学习算法(BPMLL);文献[21]提出了用决策树技术处理多标记数据的算法ML-DT;文献[22]采用最大熵原理来处理多标记数据,提出了CML算法.1.2 标记相关性在多标记学习中,每个样本可能同时隶属于多个类别标记,标记之间的相关信息可能会为多标记问题的学习提供额外的有用信息,从而有利于提升多标记学习系统的性能.因此,如何有效地利用标记之间的相关性,是当前研究多标记学习问题的核心内容.根据多标记学习算法中考虑的标记之间的相关性的阶,将存在的方法大致可以划分为3类[1]:1)一阶策略:每个标记独立地处理,完全不考虑标记之间的相关性.例如,将多标记学习问题转化为多个独立的二分类问题[4].该方法简单,但由于忽略了标记之间的相关信息,学习算法的性能可能没有达到最优;2)二阶策略:考虑了标记之间的成对关系.例如,将多标记学习问题转化为标记排序问题[8,14].然而在一些实际应用中,标记之间的相关性可能会超过二阶;3)高阶策略:考虑了每个标记与其他标记之间的相关性或者随机的标记子集之间的相关性.该方法挖掘了很强的标记相关性,但是可能会导致计算更复杂.例如,ECC[9]和RAkEL[12]算法.文献[23]假设多个标记共享一个子空间,标记之间的相关性通过多个标记所共享的低维子空间来获得,但并未显式地描述标记之间的相关性.很多利用标记之间相关性的方法都是假定标记之间的相关性是对称的或者事先确定的.然而,标记之间的相关性并非一定是对称的,且很难事先就确定.因此,文献[11]提出了标记之间的相关性是非对称的且可以正相关也可以负相关,并通过学习求解出了标记相关性矩阵,但求出的标记相关性矩阵并未用于最后的模型预测中.文献[24]采用标记协方差矩阵来显示地描述标记之间的相关性(可以正相关、不相关或负相关),而且标记相关性可以从数据中自动学习而不用事先确定,并可以同时学习标记相关性和模型参数,但是只能求出成对标记相关性.在文献[25,26]中,构建了基于类别标记变量的条件依赖网络,其中每个节点对应一个标记,且每个标记将其他的标记变量和输入特征变量看成为其父节点,用结构化的标记依赖特征来挖掘标记之间的相关性.然而对于每个测试样本,其在第l个概率预测函数上的预测值依赖于其他标记变量的值.而实际上,其他变量的值并非事先知道,不过可以采用Gibbs采样方法进行推理,但过程繁琐且非常耗时.因此,本文构建基于类别标记变量的条件依赖网络,每个标记的学习依赖于输入变量和其他的类别标记;然后构建了多标记分类和标记相关性的联合学习模型,该模型最终可转化为凸优化问题,可采用交替求解的方法进行求解,且预测过程简单.与文献[23]相比,本文不需要假设多个标记共享一个子空间,可直接在原始空间中自动求解标记相关性,并显式地描述了标记之间的相关性.与文献[11]相比,本文的算法将求出的高阶非对称的标记相关性用于模型的预测中.与文献[24]一样,都是同时学习标记相关性和参数模型,但本文可求出高阶的标记相关性.与文献[25,26]相比,本文提出了将标记相关性和分类器进行联合学习,且预测过程非常简单.何志芬 等:多标记分类和标记相关性的联合学习19712 多标记分类和标记相关性的联合学习(JMLLC )假设给定训练数据集1{(,)}{1,1}n d L i i i D x Y R ==⊂×+−.其中,x i ∈R d 表示第i 个训练样本,Y i ∈{+1,−1}L 表示其对应的类别标记向量,d 为特征空间维数,L 为类别标记个数.如果第i 个样本属于第l 个类别标记,则Y il =+1;否则,Y il =−1.为了方便表示,记数据矩阵X =[x 1,…,x n ]T ,类别标记指示矩阵Y =[Y 1,…,Y n ]T .2.1 基本模型首先,将多标记学习问题转化为L 个独立的二分类问题,其中,第l 个标记的分类判别函数为()T l l l g x w x b =+ (1) 该方法简单,但主要的不足在于没有考虑标记之间的相关信息,而这些信息有利于提高系统的泛化性能.因此,如何将多标记学习问题转化为求解L 个二分类问题的同时又考虑标记之间的相关性,是本文需要研究和解决的问题.受依赖网络(DN)模型[27]以及文献[25,26,28]的启发,构建基于类别标记变量的条件依赖网络,其中,每个节点代表一个类别标记,每个类别标记将输入特征变量和其他的类别标记作为其父节点.因此,每个分类器的构建依赖于输入特征变量和其他类别标记,则第l 个类别标记最终所对应的预测函数表示如下: ()T T l l l x l l f x w x s Y b −=++ (2) 其中,w l ∈R d 和b l ∈R 分别表示第l 个预测函数所对应的权重向量和偏差,,1,1,1,[,...,,,...,]T l l l l l l L l s s s s s −+=表示标记相关权重向量.文献[25,26]中,第l 个概率预测函数虽然依赖于输入特征向量和其他标记变量,但1{1,1}l L x Y −−∈+−是已知的训练数据,在每次迭代学习的过程中是固定的,则学习w l 时,只依赖于标记相关权重向量l s ,而没有考虑其他的权重向量{w 1,…,w l −1,w l +1,…,w L }.与文献[25,26]不同的是,本文令111[(),...,(),(),...,()]l T x l l L Y g x g x g x g x −−+=,而不是一个固定的向量.这样,在学习某个w l 时,不仅考虑了其他的权重向量,而且也考虑了标记相关权重向量l s ,这样不仅可以使得原本各自独立的标记分类器可以联合起来同时学习,从而增强了各个标记分类器的学习效果,而且多标记分类和标记相关性也联合起来同时学习,使得学习得到的标记相关性更为准确.另外,本文为每个标记构建相应的预测函数,而非概率预测函数,因此可以选择不同的损失函数,模型可扩展性强.在预测阶段,文献[25,26]需要通过Gibbs 采样方法来进行预测,而本文的预测过程非常简单.最后,公式(2)可以写成:,,,()()TTT l l l k kk l l l k k l l k k k l k l k l f x w x s w x b b w s w x b s b ≠≠≠⎛⎞=+++=+++⎜⎟⎝⎠∑∑∑ (3)令S =[s 1,…,s L ]∈R L ×L ,s l =[s l ,1,…,s l ,l −1,s l ,l +1,…,s l ,L ]T ∈R L ,则公式(3)可表示为()T T l l l f x s W x bs =+ (4)其中,W =[w 1,…,w L ]∈R d ×L ,b =[b 1,…,b L ]∈R 1×L .因此,多标记分类和标记相关性的联合学习模型如下: 1222212,3{,,}11,min (,)||||||||||||||||s.t. 1,1,...,L l l l l L n T T l i l il l l l k k l w b s l i k l l l V s W x bs Y Ws w s w s s l L λλλ===≠⎧⎛⎞⎛⎞+++++⎪⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎨⎝⎠⎪==⎩∑∑∑ (5)其中,V 代表损失函数,正则化项||Ws l ||2用于控制模型的复杂度,||w l ||2用于控制单个类别标记所含的信息量,2,||||l k k k ls w ≠∑用来控制其他相关标记所含的信息量,||s l ||2用来控制相关系数的大小.λ1,λ2和λ3为正则化参数,用来权衡这4项.在以下两节中,我们分别选择两种不同的损失函数,即logistic 回归损失函数和最小二乘损失函数.对于每个模型,首先定义在原始特征空间中,然后拓展到再生核希尔伯特空间(RKHS)中.1972 Journal of Software 软件学报 V ol.25, No.9, September 20142.2 JMLLC -LR (JMLLC with logistic regression )首先,选择logistic 回归损失函数,即:(,)log(1exp(())).T T T T l i l il il l i l V s W x bs Y Y s W x bs +=+−+2.2.1 在原始特征空间中学习公式(5)可表示如下:1222212,3{,,}11,min log(1exp(()))||||||||||||||||s.t. 1,1,...,L l l l l L n T T il l i l l l l k k l w b s l i k l l l Y s W x bs Ws w s w s s l L λλλ===≠⎧⎛⎞⎛⎞+−+++++⎪⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎨⎝⎠⎪==⎩∑∑∑ (6)公式(6)的求解,采用交替迭代求解的方法.1) 固定S ,求W 和b当S 固定时,公式(6)中的第4项为常数项,因此可以忽略.同时,约束条件也可以忽略.则公式(6)可重新写成:122212,{,}11min log(1exp(()))||||||||||||Ll l l Ln T T il l i l l l l k k w b l i k l Y s W x bs Ws w s w λλ===≠⎛⎞⎛⎞+−++++⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠∑∑∑ (7) 公式(7)的目标函数是一个凸函数,并可重写成如下:22212,11min log(1exp(()))||||(||||||()||)n LT T il l i l F F L F W b i l Y s W x bs WS W W S I λλ==+−++++−∑∑ (8) 其中,I L 为L ×L 的单位矩阵.2) 固定W 和b ,求S当W 和b 固定时,公式(6)中第3项的第1部分为常数项,因此可以忽略,则公式(6)可表示为122212,3{}11,min log(1exp(()))||||||||||||s.t. 1,1,...,L l l L n T T il l i l l l k k l s l i k l l l Y s W x bs Ws s w s s l L λλλ===≠⎧⎛⎞+−++++⎪⎜⎟⎝⎠⎨⎪==⎩∑∑∑ (9) 公式(9)的目标函数是一个凸函数,且可以进一步地分解成L 个独立的优化问题.其中,第l 个优化问题为2221231,min log(1exp(()))||||||()||||||s.t. 1l n T T il l i l l l l l s i l l Y s W x bs Ws W s e s s λλλ=⎧+−+++−+⎪⎨⎪=⎩∑ (10) 其中,e l 为L 维的列向量,其第l 个元素为1,其余为0.2.2.2 在RKHS 中学习现将JMLLC-LR 拓展到再生核希尔伯特空间中.根据表示理论[29],可将w l 表示如下:1()nl li i i w x αΦ==∑ (11) 其中,Φ:R d F 表示由核引导的特征映射.将公式(11)代入到公式(6)中可得: 12123,,{}11,min log(1exp(()))(()())||||s.t. 1,1,...,L l l L n T T T T T T T il l i l l l l l l l l l l A b s l i l l Y s A k bs s A KAs K s e A KA s e s s l L λλααλ===⎧⎛⎞+−++++−−+⎪⎜⎟⎝⎠⎨⎪==⎩∑∑ (12) 其中,A =[α1,…,αL ]∈R n ×L ,αl =[αl 1,…,αln ]T ∈R n 表示第l 个预测函数所对应的系数向量,K 为n ×n 的Gram 矩阵,k i 表示核矩阵K 的第i 列.公式(12)的求解,采用交替迭代求解的方法.1) 固定S ,求A 和b当S 固定时,公式(12)中的第4项为常量,因此可以忽略;同时,约束条件也可以忽略.则公式(12)可以重新表示为何志芬 等:多标记分类和标记相关性的联合学习1973 12,11min log(1exp(()))(()())L n T T T T T T T il l i l l l l l l l l l A b l i Y s A k bs s A KAs K s e A KA s e λλαα==⎛⎞+−++++−−⎜⎟⎝⎠∑∑ (13) 公式(13)的目标函数是一个凸函数,并且可进一步写成:12,11min log(1exp(()))()(()())L nT T T T T T T il l i l L L A b l i Y s A k bs tr S A KAS tr A KA S I A KA S I λλ==+−++++−−∑∑ (14) 其中,tr (⋅)表示矩阵的迹.2) 固定A 和b ,求S当A 和b 固定时,公式(12)中第3项的第1部分为常数项,因此可以忽略,则公式(12)可重新写成如下:12123{}11,min log(1exp(()))()()||||s.t. 1,1,...,L l l L n T T T T T T il l i l l l l l l l l s l i l l Y s A k bs s A KAs s e A KA s e s s l L λλλ===⎧⎛⎞+−+++−−+⎪⎜⎟⎝⎠⎨⎪==⎩∑∑ (15) 公式(15)的目标函数是一个凸函数,且可以进一步分解成L 个独立的优化问题.其中,第l 个优化问题如下: 21231,min log(1exp(()))()()||||s.t. 1l n T T T T T T il l i l l l l l l l l s i l l Y s A k bs s A KAs s e A KA s e s s λλλ=⎧+−+++−−+⎪⎨⎪=⎩∑ (16) 2.3 JMLLC -LS (JMLLC with least squares )为了简单起见,假设X 和Y 已经中心化,此时,偏差1{}L l l b =都为0.我们选择最小二乘损失函数,即:2(,)()T T T T l i il l i il V s W x Y s W x Y =−.2.3.1 在原始特征空间中学习当公式(5)中的损失项为最小二乘损失函数时,可以得到最终的模型如下:12222212,3{,}11,min ()||||||||||||||||s.t. 1,1,...,L l l l L n T T l i il l l l k k l w s l i k l l l s W x Y Ws w s w s s l L λλλ===≠⎧⎛⎞⎛⎞−++++⎪⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎨⎝⎠⎪==⎩∑∑∑ (17)定理1. 采用交替迭代求解的方法求解公式(17).其中,• 当S 固定时,W 可通过求解一个Sylvester 方程求得:BW +WSS T C =BX T YS T C (18)其中,B =(X T X +λ1I d )−1,C =(λ2I L +λ2(S −I L )(S −I L )T )−1,I d 为d ×d 的单位矩阵; • 当W 固定时,S 可通过求解下式来求得:2222•123,min ||||||||||()||||||s.t. 1ll l l l l l s l l XWs Y Ws W s e s s λλλ−++−+= (19)其中,Y •l =[Y 1l ,…,Y nl ]T ,即标记指示矩阵Y 的第l 列;e l 为L 维的列向量,其第l 个元素为1,其余为0.证明:用交替求解的方法来求解公式(17)中的优化问题.1) 固定S ,求W当S 固定时,公式(17)中的第4项为常数项,因此可以忽略;同时,约束条件也可以忽略,则公式(17)可重写成:1222212,{}11min ()||||||||||||L l l Ln T T l i il l l l k k w l i k l s W x Y Ws w s w λλ===≠⎛⎞⎛⎞−+++⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠∑∑∑ (20) 公式(20)可重写成如下:222212min ||||||||(||||||()||)F F F L F WXWS Y WS W W S I λλ−+++− (21) 公式(21)的目标函数是一个凸函数,对公式(21)中的目标函数关于W 求导并令其等于0,可得定理1中的公式(18).。
lall结果分析
数据处理过程首先从联合国贸易数据库查找1996—2012年中国对俄罗斯出口产品和世界对俄罗斯出口产品的SITC 代码及价值和数量，并按公式：价格=价值/数量计算中国对俄罗斯出口商品的价格ci P 和世界对俄罗斯出口商品的价格wi P ，其然后用Excel 表筛选中国与世界向俄罗斯出口相同产品的SITC 代码 ，并借用石炳展对产品的分类方法，将一国出口一种产品的价格与世界出口该种产品的平均价格进行比较，通过两者的相对大小来定义该国产品属于高端类型还是低端类型。
如（1）式所示：ci ci wi ci wiP P rp P P -=+ （1） 其中，c 表示中国，i 表示产品，ci P 表示中国i 产品的出口价格，wi P 表示世界i 产品的出口价格，ci rp 表示中国出口产品与世界平均价格的差异程度。
进一步借鉴Azhar 和Elliott 的做法，按照指标的数值大小将该指标分为三类：如果0.15ci rp ，那么认为中国出口价格显著高于世界价格，中国产品属于高端种类；如果0.15ci rp -，则认为中国出口价格显著低于世界价格，中国该产品是低端产品；如果0.150.15cirp -，则认为中国该产品价格与世界出口价格类似，中国该产品属于中端类型。
其次筛选4为SITC 代码，并按国际贸易分类标准，将SITC 代码分别归到各自的类别。
然后查找Lall 分类标准，按Lall 产品分类方法将上述三类高端中端低端产品分别归到PP （初级产品）、RB （资源产品）、LT （低级产品）、MT （中级产品）、HT （高级产品）下，并分别计算各年高端中端低端三类产品在PP 、RB 、LT 、MT 、HT 中所占的比例，并在Excel 中制作相应的折线图。
数据结果分析PP 数据年份 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007低9.52381 40.90909 5011.11111 20.68966 13.7931 29.62963 26.47059 18.18182 24.24242 15.625 32.5中33.33333 18.18182 22.22222 33.33333 24.13793 34.48276 22.22222 14.70588 30.30303 27.27273 21.875 30 高57.14286 40.90909 27.77778 55.55556 55.17241 51.72414 48.14815 58.82353 51.51515 48.48485 62.5 37.52008 2009 2010 2011 201225.71429 26.31579 37.83784 35.89744 23.0769222.85714 26.31579 24.32432 25.64103 23.0769251.42857 47.36842 37.83784 38.46154 53.84615PP——折线图1020304050607019961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012低中高从PP 折线图来看，高端产品在PP 类中所占的比例最大，在1996—2012年间，高端产品所占的比例大多处于下降阶段，如1996—1998年，1999—2002年，2003—2005年，2008—2010年，高端产品所占的比例均处于下降阶段，并于1998年下降到最低点27.78%。
基于时隙ALOHA的RFID多标签防碰撞算法的研究与实现的开题报告
基于时隙ALOHA的RFID多标签防碰撞算法的研究与实现的开题报告一、研究背景及意义随着物联网技术的飞速发展，RFID技术被广泛应用于物流、零售、医疗等领域。
RFID系统中存在着多个标签（Tag）和一个阅读器（Reader）的通信问题，也就是所谓的防碰撞问题。
如何在多个标签同时传输的情况下，使每个标签都有机会被阅读器高效率地读取，是目前RFID技术研究的热点之一。
多标签的碰撞会导致标签间冲突，造成信息丢失、信息错误等问题，同时还会对系统读取效率产生巨大影响。
因此，研究有效的防碰撞算法，提高RFID读取标签的效率，成为解决此类问题的重要手段。
时隙ALOHA作为一种经典的防碰撞算法，显示了在大量标签、高吞吐量情况下具有高效的性能。
二、研究内容及方法本文将针对RFID系统中的多标签防碰撞问题，基于时隙ALOHA算法进行研究，并借助MATLAB等软件工具，通过编写仿真程序等方式，实现时隙ALOHA算法在RFID系统中的应用。
具体而言，本文将从以下方面对时隙ALOHA算法进行研究：1. 时隙ALOHA的基本原理和优缺点分析。
对时隙ALOHA算法进行研究，说明其基本的工作原理、特点以及优缺点，分析与其它防碰撞算法的比较。
2. RFID系统中多标签防碰撞问题分析。
针对RFID系统中的多标签防碰撞问题，分析问题的产生原因、影响因素等，为后续研究做好铺垫。
3. 基于时隙ALOHA的防碰撞算法实现。
针对RFID系统存在的多标签防碰撞问题，本文将研究如何将时隙ALOHA算法应用于RFID系统中，提出相应的改进策略，并编写仿真程序进行验证。
4. 系统性能分析。
对基于时隙ALOHA的RFID多标签防碰撞算法的性能进行分析，包括对其吞吐率、延迟等方面的测试，以及将其与其它防碰撞算法进行对比。
三、研究计划及目标本文将在以下几个方面进行研究：1. 文献资料查阅与综述：针对RFID多标签防碰撞问题，收集、整理相关文献资料，了解目前国内外的研究现状，为后续研究打好基础。
全国各地区流动人口影响因素研究 ——基于因子分析和多元线性回归模型实证分析
全国各地区流动人口影响因素研究——基于因子分析和多元线性回归模型实证分析全国各地区流动人口影响因素研究——基于因子分析和多元线性回归模型实证分析广东外语外贸大学目录摘要 ..................................................................... ................错误～未定义书签。
- 1 - 1.引言 ..................................................................... ...............错误～未定义书签。
- 2 - 2.研究现状及存在的问题 .....................................................错误～未定义书签。
- 2 - 3.基本思路及创新 .................................................................错误～未定义书签。
- 3 - 4.模型构建前的准备 .............................................................错误～未定义书签。
- 3 -4.1模型假设 ...................................................................错误～未定义书签。
- 3 -4.2数据来源 ...................................................................错误～未定义书签。
- 3 -4.3指标的选择 ...............................................................错误～未定义书签。
- 3 -4.3.1反映经济状况的指标 ....................................错误～未定义书签。
rag检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践 -回复
rag检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践-回复RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种检索增强技术，结合了检索和生成的方法，可用于知识库的智能检索场景。
本文将一步一步回答关于RAG在知识库智能检索场景下的应用实践。
第一步：介绍RAG技术RAG是由谷歌研究团队在2020年提出的一种新型检索增强技术。
它将传统的检索与生成方法相结合，可以通过查询在知识库中检索到相关的知识，并使用生成模型产生自然语言的回答。
这种结合可以提高检索和生成的效果，使得智能检索更加准确和人性化。
第二步：讲解知识库的概念知识库是一种组织和存储大量结构化或非结构化数据的系统。
它可以包含各种类型的信息，包括事实、概念、规则等。
知识库可以用于存储和管理各种知识，对于智能检索非常有价值。
第三步：说明知识库智能检索的需求在日常生活和工作中，我们经常需要从知识库中获取特定的信息。
传统的关键词检索方式存在一定的局限性，无法满足用户的具体需求。
因此，需要研究和应用更智能的检索技术，提高检索的准确性和效率。
第四步：介绍RAG在知识库智能检索中的应用RAG技术可以应用于知识库智能检索场景，以提供更好的搜索结果和回答。
具体而言，它可以通过以下步骤来完成智能检索：1. 检索阶段：根据用户的查询，RAG技术能够从知识库中检索出与查询相关的信息。
传统的关键词匹配方法只能检索到与查询串近似匹配的文档，而RAG技术可以理解查询的含义，通过理解知识库中的语义关系，有能力检索到与查询语义相关的信息。
2. 生成阶段：在检索阶段之后，RAG技术会使用生成模型来产生自然语言的回答。
生成模型可以根据检索到的知识，生成符合用户需求的自然语言回答。
与传统的基于模板的回答方式相比，RAG技术可以生成更加灵活和准确的回答。
第五步：讨论RAG技术的优势和挑战在知识库智能检索场景下，RAG技术具有以下优势：1. 知识库理解能力：RAG能够理解知识库中的语义关系，从而提供更精确和准确的检索结果。
rag检索原理
rag检索原理宝子！今天咱们来唠唠RAG检索原理，这可就像是一场在知识大宝藏里寻宝的奇妙之旅呢！RAG是Retrieval - Augmented Generation的缩写，简单来说呀，它就像是一个超级聪明的小助手，知道怎么从一大堆信息里找到最有用的东西，然后再根据找到的这些好东西来生成新的回答。
咱先说说这个检索（Retrieval）的部分。
想象一下，你有一个超级大的知识仓库，里面堆满了各种各样的书籍、笔记、文件啥的。
RAG的检索就像是一个超级敏捷的小探险家，当你提出一个问题的时候，它就撒丫子在这个大仓库里跑来跑去，到处寻找可能和你的问题相关的东西。
它可不是瞎找哦，它有自己的一套小技巧。
比如说，它会根据一些关键词来搜索。
就像你在图书馆找书的时候，先想一下书的主题相关的关键词，然后根据这些关键词在书架上找。
RAG也是这样，它会把你的问题拆分成一些关键词，然后在知识仓库里快速定位到那些包含这些关键词或者和这些关键词关系很密切的信息块。
这就像是在大海里捞针，不过它可是个捞针小能手呢！而且呀，这个检索还很注重准确性和相关性。
它不会随便抓一个有点像的东西就拿过来，而是要经过一番精心的挑选。
它会评估找到的这些信息和你的问题到底有多匹配，就像你挑衣服一样，得找最合身、最符合你风格的那件。
比如说，你问“红色的苹果有哪些营养价值”，它可不会给你找来关于绿色香蕉的信息，它只会把那些真正讲红色苹果营养价值的内容找出来。
再说说这个生成（Generation）的部分。
当检索到了相关的信息之后，RAG就开始像一个小魔法师一样进行创作啦。
它会把找到的这些信息当作原料，然后根据一定的规则和算法，把这些原料组合、加工，最后变成一个完整的回答。
这个过程有点像做菜，你把从菜市场买回来的菜（检索到的信息），按照菜谱（算法）进行烹饪（生成回答），最后做出一道美味的菜肴（回答你的问题）。
RAG的这种检索和生成相结合的方式特别酷。
它不像有些系统，只是单纯地根据预先训练好的模型来生成回答，可能会出现一些和实际情况不太相符或者不太准确的情况。
大模型rag 向量数据库应用案例
近年来，随着大数据和人工智能技术的飞速发展，大模型RAG （Retrieval-Augmented Generation）向量数据库应用案例成为了热门话题。
RAG模型结合了信息检索和生成的功能，在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍RAG模型的基本原理以及在实际应用中的案例分析，以期对读者有所启发。
一、RAG模型基本原理RAG模型是基于检索和生成的融合模型，其核心思想是结合检索式问题回答和生成式问题回答，以实现更加准确和灵活的自然语言处理。
RAG模型的基本结构包括：Retriever、Generator和Ranker。
Retriever模块用于从大规模文本库中检索相关文档或段落；Generator模块用于基于检索结果生成自然语言回答；Ranker用于对生成结果进行排序和评估，提高回答的准确性和流畅度。
二、RAG模型在问答系统中的应用1.智能掌柜系统以电商企业为例，RAG模型可用于构建智能掌柜系统。
当用户提出问题时，系统首先通过Retriever模块检索历史对话记录、商品信息等相关文本，并提取关键信息；然后通过Generator模块生成回答，并经过Ranker模块排序输出最佳回答。
通过RAG模型的应用，智能掌柜系统可以实现更加准确和个性化的回答，提升用户体验。
2.医疗问答系统RAG模型在医疗领域也有着广泛的应用前景。
针对患者症状描述进行自动化问答，可以通过Retriever模块检索医学文献、临床案例等相关信息，然后通过Generator模块生成基于专业知识的建议和解答，最终经过Ranker模块输出高质量的回答。
在医疗问答系统中，RAG模型可以帮助医生和患者更快速地获取准确的医疗信息，提高就医效率。
三、RAG模型在知识图谱构建中的应用1.智能搜索引擎RAG模型可以被应用于智能搜索引擎中，通过Retriever模块检索庞大的知识图谱数据，然后通过Generator模块生成丰富的搜索结果，并经过Ranker模块进行排序和评估。
rag混合检索方法
rag混合检索方法哎呀呀，今天咱们来唠唠这个RAG混合检索方法。
RAG呢，它可不是一块破抹布的名字哦。
它是一种超酷的检索方法呢。
这RAG混合检索啊，就像是一个超级聪明的小助手在知识的大仓库里找东西。
你想啊，当我们有好多好多信息，就像一个超级大的宝藏堆在那，要找到我们想要的，可不容易。
RAG混合检索就像是有个寻宝图，它能快速地在这个信息宝库里穿梭。
它把知识库里的内容和我们输入的问题巧妙地结合起来。
比如说，你问一个关于历史事件的超级具体的问题，它不会像无头苍蝇一样乱撞，而是很精准地在历史知识的海洋里捞出答案来。
它这种混合检索的方式啊，就像是做菜的时候把各种调料混合得恰到好处。
它既考虑到已有的知识储备，又能根据我们当下的问题进行灵活调整。
这就好比你跟一个特别贴心的朋友聊天，你说啥，他都能根据你之前聊过的内容和现在的话题，给你一个超棒的回应。
而且哦，RAG混合检索在实际应用里可厉害啦。
在一些智能问答系统里，它就像一个小明星。
它能让用户得到的答案又快又准，不会给你那种模棱两可的回答。
就像你问它今天穿什么衣服合适，它不会只说个大概，而是会根据天气情况、你的喜好、最近的流行趋势等多方面的知识给你一个超贴心的建议。
它还能不断学习呢。
就像一个小海绵，不停地吸收新的知识，然后把这些新知识融入到它的检索体系里。
这样它就会越来越聪明，回答的问题也会越来越靠谱。
不过呢，RAG混合检索也不是完美无缺的啦。
有时候它可能也会遇到一些特别复杂的问题，就像我们人有时候也会被一些超级难的脑筋急转弯难住一样。
但是它会不断改进的呀，就像我们不断成长一样。
总之呢，RAG混合检索方法是一个很有趣又很有用的东西，在这个信息爆炸的时代，它就像一把小钥匙，能帮我们快速打开知识的大门。
基于深度自动编码器的多标签分类研究
基于深度自动编码器的多标签分类研究聂煜;廖祥文;魏晶晶;杨定达;陈国龙【摘要】在多标签分类的相关研究中,由于现有的基于网络表示学习算法的相关方法只利用了网络中节点之间的邻接领域信息,而没有考虑到节点之间的结构相似性,从而导致分类准确性较低,因此,本文提出一种基于深度自动编码器的多标签分类模型.该方法首先利用轨迹计算算法(Orca)计算不同规模下网络中节点的结构相似性,作为深度自动编码器的输入来改进隐藏层中的向量表示,保留网络的全局结构;然后利用节点的邻接领域信息在模型中进行联合优化,从而能有效地捕捉到网络的高度非线性结构;最后根据隐藏层得到节点的向量表示,利用支持向量机对节点进行多标签分类.验证实验采用3个公开的网络数据集,实验结果表明,与基准方法相比,本文方法在多标签分类任务中能取得更好的效果.【期刊名称】《广西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(037)001【总页数】9页(P71-79)【关键词】多标签分类;网络表示学习;结构相似性;深度自动编码器【作者】聂煜;廖祥文;魏晶晶;杨定达;陈国龙【作者单位】福州大学数学与计算机科学学院,福建福州 350116;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福建福州 350116;数字福建金融大数据研究所(福州大学),福建福州 350116;福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350116;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福建福州 350116;数字福建金融大数据研究所(福州大学),福建福州 350116;福建江夏学院电子信息科学学院,福建福州 350108;福州大学数学与计算机科学学院,福建福州 350116;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福建福州 350116;数字福建金融大数据研究所(福州大学),福建福州 350116;福州大学数学与计算机科学学院,福建福州 350116;福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学),福建福州 350116;数字福建金融大数据研究所(福州大学),福建福州 350116【正文语种】中文【中图分类】TP391单标签分类是对只用一个标签描述的单标签数据进行的分类，其各个标签之间是完全独立、互相之间没有关联的。
多标签多分类算法
多标签多分类算法
多标签多分类算法指的是同时将一个样本分到多个分类标签中的分类算法。
在传统的分类算法中，每个样本只能被分到一个分类标签中，而多标签多分类算法可以将一个样本分到多个分类标签中，从而更准确地描述样本的特征。
常见的多标签多分类算法包括：
1. One-vs-Rest (OvR)：将每个分类标签作为一个二分类问题，训练多个分类器，将样本分到每个分类标签中的一个或多个分类器中。
2. Binary Relevance (BR)：将多标签多分类问题转化为多个二分类问题，每个标签对应一个二分类问题，训练多个二分类器，将样本分到每个标签中的一个分类器中。
3. Classifier Chains (CC)：将每个标签作为一个二分类问题，但是每个分类器的输入还包括前面的分类结果，训练多个二分类器，将样本按照一定的顺序传递给不同的分类器进行分类。
4. Label Powerset (LP)：将每个样本的多个标签组合成一个新的标签，将多标签多分类问题转化为多分类问题，训练一个多分类器。
5. Random k-labelsets (RAkEL)：随机选择k个标签子集，将多标签多分类问题转化为多个二分类问题，训练多个二分类器，根据预测结果组合成最终的标签集。
这些算法各有优缺点，适用于不同的问题和数据集。
在选择多
标签多分类算法时，需要根据实际情况考虑算法的复杂度、准确性和可扩展性等因素。
基于改进的RAKEL算法的心电图诊断分类
基于改进的RAKEL算法的心电图诊断分类赵静;韩京宇;钱龙;毛毅【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2022(42)6【摘要】心电图(ECG)数据通常包含多种病症,而ECG诊断是一个典型的多标签分类问题。
在多标签分类方法中,RAKEL算法将标签集随机分解为若干个大小为k的子集,并建立LP分类器进行训练;然而由于没有充分考虑标签间的相关性,LP分类器中容易产生一些标签组合所对应样本稀少的情况,从而影响预测性能。
为了充分考虑标签间的相关性,提出一种基于贝叶斯网络的RAKEL算法BN-RAKEL。
首先利用贝叶斯网络找到标签间的相关性,确定候选标签子集;然后对每个标签采用基于信息增益的特征选择算法确定其最优特征空间,并针对每个候选标签子集利用最优特征空间相似性来检测其相关程度,以确定最终的具有强相关性的标签子集;最后在标签子集的最优特征空间上训练LP分类器。
在实际的ECG数据集上,与多标签K近邻(ML-KNN)、RAKEL、CC和基于FP-Growth的RAKEL算法FI-RAKEL进行对比,结果显示所提算法在召回率和F-score上最少提高了3.6个百分点和2.3个百分点。
实验结果表明,BN-RAKEL算法有较好的预测性能,能有效提升ECG诊断的准确性。
【总页数】6页(P1892-1897)【作者】赵静;韩京宇;钱龙;毛毅【作者单位】南京邮电大学计算机学院【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于改进ABC算法优化的LSSVM多分类器组机械故障诊断模型2.基于改进型AdaBoost算法的轴向柱塞泵故障特征信息的分类诊断3.基于改进的多层降噪自编码算法临床分类诊断研究4.基于改进的贝叶斯分类算法的断路器故障诊断5.基于改进萤火虫算法和多分类支持向量机的变压器故障诊断因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
lalr1文法 简书
lalr1文法1. 什么是lalr1文法？LALR(1)（Look-Ahead LR(1)）文法是一种上下文无关文法的子集，它具有一定的特殊性质，使得可以用于自底向上的语法分析。
LALR(1)文法是一种形式化的表示方式，用于描述编程语言的语法规则。
它由产生式、非终结符、终结符和语义动作组成。
2. LALR(1)文法的特点LALR(1)文法具有以下几个特点：2.1 上下文无关LALR(1)文法是上下文无关文法的一种特殊形式，即产生式的左侧只能是一个非终结符，而右侧可以是终结符和非终结符的任意组合。
2.2 Look-AheadLALR(1)文法中的1表示每个产生式都有一个Look-Ahead符号，即在进行语法分析时，可以预测下一个输入符号。
2.3 LR(1)文法的子集LALR(1)文法是LR(1)文法的一个子集，即LALR(1)文法的语法规则比LR(1)文法更为简化。
2.4 自底向上语法分析LALR(1)文法适用于自底向上的语法分析方法，如LALR分析器。
3. LALR(1)文法的应用LALR(1)文法在编译原理中广泛应用于语法分析阶段，特别是在构建编程语言的编译器和解释器时。
通过将源代码转化为词法单元流，然后利用LALR(1)文法进行语法分析，可以将源代码转化为抽象语法树，进而进行后续的语义分析、中间代码生成和优化等工作。
LALR(1)文法的应用还可以扩展到其他领域，如自然语言处理、模式匹配等。
在自然语言处理中，LALR(1)文法可以用于句法分析，从而实现自然语言的语义解析和理解。
4. LALR(1)文法的构造方法LALR(1)文法的构造方法主要有以下几个步骤：4.1 消除左递归在构造LALR(1)文法之前，需要先消除文法中的左递归。
左递归是指产生式的右侧出现了产生式左侧的非终结符。
消除左递归可以通过改写产生式来实现。
4.2 提取公共左因子在消除左递归之后，可能会出现产生式的右侧存在公共左因子的情况。
LAK的名词解释
LAK的名词解释LAK，全称为“学习分析和知识图谱”（Learning Analytics and Knowledge），是一门涉及学习和教育领域的交叉学科。
它结合了学习分析和知识图谱两个关键领域的理论和方法，旨在通过收集、分析和解释学习过程中产生的海量数据，来提供有关学习者和学习环境的洞见和指导。
本文将对LAK的相关概念进行解释，并探讨其在学习科学和教育改革中的应用。
1. 学习分析学习分析是LAK中的基础部分，它利用数据分析技术来深入研究学习者的行为、学习过程和学习结果。
通过收集和整理学习活动中产生的数据，如学习者在学习管理系统中的操作记录、在线交互数据和学习评估结果，学习分析可以揭示学习者的学习行为模式、学习过程中的困难以及对学习成果的影响因素。
借助学习分析，教育工作者可以获得对学习者个性化需求的深入理解，更好地调整教学方法和资源，以提高学习效果。
2. 知识图谱知识图谱在LAK中是一个重要的概念，它是一种用于表示和组织知识的结构化图形模型。
知识图谱将知识的各个元素（如概念、实体、关系等）以节点和边的形式表示，并通过语义关联连接不同的知识元素。
这种知识的结构化表示可以使得学习者和教育者更好地理解知识的内在联系，同时也方便了知识的分享和重用。
在教育领域中，知识图谱可以帮助学习者发现关联知识，个性化推荐学习资源，并提供学习路径规划和自适应学习的支持。
3. 学习分析和知识图谱的应用学习分析和知识图谱作为学习科学和教育改革的新兴领域，有着广泛的应用前景。
首先，在学习科学中，学习分析和知识图谱的应用可以帮助研究者深入理解学习的本质和机制。
通过对学习者行为和学习过程的分析，可以揭示学习的模式和规律，为学习科学的研究提供数据支持。
同时，知识图谱的构建可以帮助研究者建立更加准确和全面的知识模型，为教育改革和教学实践提供科学依据。
其次，在教育改革和教学实践中，学习分析和知识图谱可以提供个性化的学习支持。
学习分析可以通过分析学习者的行为模式和学习结果，为教育者提供对学习者个体差异的深入理解，从而调整教学方法和资源，提供更加精确的个性化教学。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
文章编号：2096-1472(2019)-01-08-04DOI:10.19644/ki.issn2096-1472.2019.01.002软件工程 SOFTWARE ENGINEERING 第22卷第1期2019年1月V ol.22 No.1Jan. 2019基于RAKEL 算法的商品评论多标签分类研究与实现梁睿博，王思远，李 壮，刘亚松(东北大学计算机科学与工程学院，辽宁 沈阳 110819)摘 要：商品通常包含多个属性维度，准确找到商品评论中涉及的属性维度是文本挖掘工作的基础。
RAKEL算法是多标签分类中问题转换思路的一种实现。
在以往的工作中，由于子标签集合的随机性，没有充分发现和考虑标签之间的相关性，导致分类精度不高。
为此，提出了改进的FI-RAKEL算法。
首先通过FP-Growth算法得到标签的频繁项集，再从频繁项集和原始标签集合中选择标签构成新的标签子集，以此充分利用标签相关性训练基分类器。
实验证明，改进的FI-RAKEL算法具有更好的评论文本多标签分类性能。
关键词：多标签分类；RAKEL；频繁项集；标签相关性中图分类号：TP391 文献标识码：AResearch and Implementation of RAKEL Algorithm Based Multi-LabelClassification for Online Commodity ReviewsLIANG Ruibo,WANG Siyuan,LI Zhuang,LIU Yasong(School of Computer Science and Engineering ,Northeastern University ,Shenyang 110819,China )Abstract:Generally,there are multiple attribute-dimensions to describe a commodity.It is the foundation of text mining to accurately find the attribute-dimensions involved in commodity reviews.The Random K-Labelsets (RAKEL) is an accomplishment of problem transformation in multi-label classification.However,due to the randomness of sub-labelset and the lack of investigating into the relationship among labels,the classification accuracy of RAKEL is not high.Hence,an improved RAKEL algorithm (FI-RAKEL) is proposed.Firstly,the item-frequency sets of labels are obtained through the FP-Growth algorithm.Then,labels are selected from the item-frequency sets and the original label set respectively to generate a new k-labelset and it is used to train the corresponding classifier based on correlation among labels.The experiment result shows that the proposed FI-RAKEL algorithm brings higher classification accuracy for multiple-labeled reviews.Keywords:multi-label classification;RAKEL;item-frequency set;label correlation1 引言(Introduction)近些年，网购成为了人们日常消费的主要方式。
由此，各大电商平台上积累了海量的用户购物评论数据，其中蕴藏着巨大的商业价值。
一方面，用户评论是企业和商家了解市场反馈的重要渠道；同时，对于消费者而言，参考其他人发表的评论也有助于快速地选择理想的商品。
通常，一种商品会包含多个属性维度，用户针对某个商品发表的评论也会涉及商品的多个方面。
因此，对商品评论进行文本挖掘时，准确找到评论中涉及的属性维度是整个文本挖掘工作的基础。
针对商品评论数据集，多标签分类算法是首要考虑的问题。
多标签分类算法主要研究当样本同时具有多个类别标记时，如何构建分类器，准确预测未知样本的标签集合[1]。
本文首先从京东商城等电商平台按品类获取了商品评论，并对这些评论进行人工标注。
按照标签对商品评论文本进行统计后发现，一些标签之间具有较高的相关性，例如，表1列举的洗发水商品的评论R1-R6。
从表1中可以看出，“快递”和“购物渠道”这两个标签在同一条用户发表的评论文本中共现(被同时提及)的比例较高，我们可以认为这两个标签具有一定的相关性。
导致这一现象的原因是，当“购物渠道”为电商平台时，用户必然会接受快递服务，因此两者的共现概率较高。
而在实际应用中，标签之间是存在一定联系的。
本文以标签相关性为基础，参考近年来基于标签相关性的多标签分类算法，提出了基于频繁项集的改进RAKEL算法FI-RAKEL。
首先，通过频繁项集挖掘标签之间的关联关系，选取频繁项集的元素作为RAKEL算法的标签子集，从而利用标签间的相关性提高预测分类的精确度和整体性能。
基金项目：本文受the National Key R&D Program of China under grant(2018YFB1004700)资助.2 相关工作(Related work)多标签学习的研究，起源于2000年的Schapire等提出的基于boost方法的文本多分类，著名的学者Tsoumakas、Jesse Read等从事过相关研究。
解决多标签分类问题主要有两种思路：算法适应和问题转换[2-4]。
问题转换法通过对样本集合进行分解，达到把多标签学习问题转换为多个单标签学习问题的目的。
该方法具有简化性，并且在大多数据集上应用良好[5]，也是本文主要采用的方法。
问题转换算法中经典的方法有BR(Binary Relevance)、CC(Classifier Chains)和LP(Label Powset)等。
其中BR算法是一阶方法，将多标签学习问题分解为多个独立的二元分类问题，该方法完全忽略了标签之间的潜在相关性。
在BR的基础上，Jesse Read等[6]人提出了Classifier Chains算法，将多标签学习问题转化为二元分类问题链，链中的后续二元分类器基于前面的分类器进行预测[7]。
分类器链具有开发标签相关性的优点，但由于其链接属性而无法实现并行。
研究者还根据BR、CC等思想提出了Ensemble的框架[8]，提出了EBR、ECC等算法，这些算法也表现出了很好的性能。
表1 京东商城洗发水产品的评论Tab.1 Examples of product's reviews标签评论快递、购物渠道R1：非常喜欢，发货速度快，一直在京东买东西，相信京东R2：我是京东铁粉，信赖，保真，服务好，送货快产品质量、品牌R3：一直在用，认定了这品牌，好用好用R4：洗发露用着不错，绝对正品，老牌子一直都在使用购物渠道、价格R5：很便宜，京东东西信得过R6：便宜实惠，价格爆炸，服务一流，真的是大爱京东另一种常见的问题转换思路是创建新标记，其中LP 算法是将每个多标签实例的所属标签联合起来创建新的标签，但是这样做会大大增加标签数量，增加计算开销。
后来的研究者们在LP思想的基础上提出了Pruned Problem Transformation(PPT)算法[9]和Random k-labelsets(RAKEL)算法，以及一些RAKEL改进算法[10-13]。
RAKEL的基本思想是将多标签学习问题转化为多类分类问题的集合，从标签集合中随机选出小部分标签子集，在这个子集的多分类分类器上引入Label Powerset(LP)技术。
RAKEL是一个高阶方法，其中标签相关度由k-labelsets的大小来控制，避免了LP 的缺陷。
但是正因为标签子集的随机选择，对标签之间的相互联系考虑不足，从而导致分类的精确度不高。
对此，研究者分别做出了不同的改进。
文献[10]提出的RAKEL改进算法LC-RAKEL，核心思想是通过聚类来选取标签子集。
对随机选择的k个标签进行聚类，从每个聚类的标签簇中选取一个标签形成标签子集，通过训练可以得到分类精度较高的子分类器。
但当标签数目较少并且相关度较高时，聚类效果不理想。
文献[13]提出一种基于成对标签的RAKEL改进算法PwRAKEL。
该方法考察任两个标签的共现性，利用生成的共现矩阵选择共现度高的成对标签加入标签子集，提高标签之间的相关关系来提升子分类器的模型预测精度。
这种方法只考虑了每两个标签间的相关关系，没有将更多标签相互关联的情形充分利用。
还有一些学者进行了基于频繁项集的多标签分类算法改进[14,15]。
文献[15]提出了一种基于频繁项集的多标签文本分类算法MLFI，利用FP-growth算法挖掘类别之间的频繁项集，同时为每个类计算类标准向量和相似度阈值，如果文本与类标准向量的相似度大于相应阈值则归到相应的类别，在分类结束后利用挖掘到的类别之间的关联规则对分类结果进行校验。
该方法主要针对文档进行类别划分，不适用于商品评论的短文本多标签分类问题。
基于以上的相关工作，本文针对商品评论提出一种改进的多标签分类方法FI-RAKEL。
首先对标签之间相关性进行频繁模式挖掘，选取频繁项集作为RAKEL算法的标签子集，充分利用标签相关性来训练子分类器，提升分类器的预测分类精度，实现RAKEL算法的改进。
3 基于RAKEL算法的商品评论多标签分类算法 (Algorithm of RAKEL algorithm based multi-label classification for online commodity reviews) Tsoumakas等提出的Random k-Labelsets将集成学习与LP结合，将原始大标签集分成小标签集，使用LP技术训练相应的分类器。