基于稀疏重构消歧的偏标记分类算法

摘要： 针对现有的大多数方法在消歧过程中缺乏对特征空间潜在有用信息的利用和对候选标签不同置信度水平的考虑的问题，本文提出了一种基于稀疏重构消歧的偏标记学习(partial label learning by sparse reconstruction disambiguation,PL-SRD)的新方法，利用特征空间的结构信息促进标签的消歧过程。本文通过对训练样本进行稀疏重构来刻画特征...