公开(公告)号：CN119312070B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411855277.2

申请日：2024-12-17

Applicant: 华侨大学

Inventor： 刘景华 ,  黄姝琦 ,  张洪博 ,  缑锦

IPC: G06F18/2113 ,  G06N5/01 ,  G06V10/771 ,  G06F18/214 ,  G06F18/243

Abstract: 本发明提供一种偏多标签特征选择方法、装置、设备和介质，涉及数据预处理技术领域。方法包含S1、获取偏多标签的原始训练数据集，并根据原始训练数据集，初始化标签置信度矩阵，以及构建标签的分布区域。S2、根据近邻的分布，更新标签置信度矩阵，对不可信标签的分布区域进行消歧，以及对不确定标签的分布区域进行迭代更新，直至达到最大迭代次数，获取消歧后的标签。S3、根据消歧后的标签，结合粒度计算与图论，将标签从细粒度聚合到粗粒度，并构造虚拟粗粒度标签。S4、根据虚拟粗粒度标签，结合从样本数据中获取的多个特征，构建适用于偏多标记数据的邻域粗糙集模型，并采用前向贪婪搜索算法选择重要性最高的特征。

公开(公告)号：CN119312070A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411855277.2

申请日：2024-12-17

Applicant: 华侨大学

Inventor： 刘景华 ,  黄姝琦 ,  张洪博 ,  缑锦

IPC: G06F18/2113 ,  G06N5/01 ,  G06V10/771 ,  G06F18/214 ,  G06F18/243

Abstract: 本发明提供一种偏多标签特征选择方法、装置、设备和介质，涉及数据预处理技术领域。方法包含S1、获取偏多标签的原始训练数据集，并根据原始训练数据集，初始化标签置信度矩阵，以及构建标签的分布区域。S2、根据近邻的分布，更新标签置信度矩阵，对不可信标签的分布区域进行消歧，以及对不确定标签的分布区域进行迭代更新，直至达到最大迭代次数，获取消歧后的标签。S3、根据消歧后的标签，结合粒度计算与图论，将标签从细粒度聚合到粗粒度，并构造虚拟粗粒度标签。S4、根据虚拟粗粒度标签，结合从样本数据中获取的多个特征，构建适用于偏多标记数据的邻域粗糙集模型，并采用前向贪婪搜索算法选择重要性最高的特征。