基于哈希的快速多标记学习算法研究

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2、－申请学位类别■，２０１６年４．．点论文提交日期—站＼、？记＾．鶴＞－．－＾ｖ？．．．．，；ｉ；Ｖ．．，？ＶＩ‘？‘－－＇、；；＾？＜、．说＇－，－．？；Ａ１．．？ｓ．’■．，，，．’、．．．’；．．－＇’ＬＩ．＾１＾‘：Ｖ兴■？，，、，Ｉ．１Ｉ＇．；，，＇Ｔ■．＇．Ｖ；南京邮电大学学位论女原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，

3、除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。一与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。研巧生签名：满於日期；山、糾可南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可Ｗ保留并向国家有关部ｎ或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可レッ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可抖采用影印、

4、缩印或扫描等复制手段巧存、汇编本学位论文。本文电子文挡的内容和纸质论文一的内容相致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。研涉密学位论文在解密后适用本授权书。究生签名；林东导师签名日期；知化今ResearchonFastMulti-labelLearningAlgorithmsviaHashingTransformationThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYong

5、SunSupervisor:Prof.HaifengHuApril2016摘要在传统的监督学习框架中每个样本仅属于一个类标记。然而，在现实中的许多应用环境中，一个样本往往并不仅仅属于单个标记，而是同时属于多个标记，对这种问题进行学习的框架被称为多标记学习。近年来，许多多标记学习算法被相继提出，并成功应用到许多领域，取得了优良的分类效果。然而这些方法通常是耗时的，无法处理大规模数据。随着大数据时代的来临，深入研究快速多标记学习算法具有重大的现实意义。本文首先研究了多标记学习的方法，对相关算法进行了总结，并分析了它们的优缺点。然后将哈希学习的思想融入到多标

6、记学习算法，提出了一种基于哈希的快速多标记学习算法HashMLL。该算法在k近邻算法的基础上引入了局部敏感哈希算法，可以快速进行近邻查找，提高多标记学习的效率。另外，哈希学习会造成一定的性能损失，因此，本文还提出了一种基于MinHash的全局标记相关性计算方法来提高算法的准确度。同时，本文提出的HashMLL算法同时具有较强的泛化能力，可以利用其他的哈希方法进行近邻查找以及引入更准确的标记相关性等多种手段来提高算法的性能。本文在多标记学习领域中多个公开的数据集以及本文经过提取得到的宏基因组数据集上分别对HashMLL算法进行实验仿真。理论和实验分析表明

7、，HashMLL算法可以同时取得较好的准确度和较高的学习效率。而且，相比其他多标记学习算法，HashMLL算法可以在保证一定的准确度前提下，大大提高多标记学习算法的学习速度，在准确度和学习效率之间得到了较好的折中。关键词：多标记学习，哈希学习，快速算法，标记相关性IAbstractIntraditionalsupervisedlearning,eachinstanceisassociatedwithonlyonelabel.However,inmanyrealworldapplications,eachinstancemaybeassociatedwi

8、thmultiplelabelssimultaneously.Theframeworktoso