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面向蛋白质功能预测中有向无环图标记结构的多示例多标记学习
被引量：
1
1
作者
吴建盛
唐诗迪
+2 位作者
梅德进
朱燕翔
刁业敏
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期23-30,共8页
在多示例多标记学习问题中,标记之间往往是相互关联的,其中有向无环图结构是一种常见的层次关联结构,可见于蛋白质的基因本体学生物学功能预测的应用场景中。针对其标记间的有向无环图结构,提出了一种新的多示例多标记学习算法。算法从...
在多示例多标记学习问题中,标记之间往往是相互关联的,其中有向无环图结构是一种常见的层次关联结构,可见于蛋白质的基因本体学生物学功能预测的应用场景中。针对其标记间的有向无环图结构,提出了一种新的多示例多标记学习算法。算法从原始数据的特征空间训练出所有标记共享的低维子空间,通过随机梯度下降方法来降低模型排序损失,并融入标记间有向无环图结构关系对预测标记进行优化。将该算法应用于多个数据集的蛋白质功能预测中,实验结果表明,该算法具有更高的效率及预测性能。
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关键词
多示例多标记学习
蛋白质功能预测
有向无环
图
标记
结构
标记相关性
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职称材料
面向泛娱乐文本的层次多标签分类方法
2
作者
陈若愚
刘秀磊
于汝意
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第1期60-65,共6页
针对泛娱乐领域文本情报预测类别标签具备有向无环图(DAG)结构的特点,提出一种考虑标签层次结构的基于最优路径层次多标签分类方法。根据现有标签构建DAG结构并将其转化为较易处理的树形结构;采用局部策略为树形结构中每个节点分别训练...
针对泛娱乐领域文本情报预测类别标签具备有向无环图(DAG)结构的特点,提出一种考虑标签层次结构的基于最优路径层次多标签分类方法。根据现有标签构建DAG结构并将其转化为较易处理的树形结构;采用局部策略为树形结构中每个节点分别训练基分类器,同时为每个节点设置贡献值,贡献值由分类器输出概率与层次权重组合而成,贡献值大于阈值时该节点设置为1,否则为0;对树形结构进行深度优先遍历生成路径,计算各路径得分,选择满足层次约束并得分最高的路径作为最终预测集合。在泛娱乐公开文本信息数据集上进行了4组实验,结果表明该方法相较于分类器链、二元分析、SVM多标签分类和MLKNN算法,分类效果更优。
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关键词
层次多标签分类
最优路径
有向无环图结构
树形
结构
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职称材料
题名
面向蛋白质功能预测中有向无环图标记结构的多示例多标记学习
被引量：
1
1
作者
吴建盛
唐诗迪
梅德进
朱燕翔
刁业敏
机构
南京邮电大学地理与生物信息学院
南京邮电大学通信与信息工程学院
南京仁面集成电路技术有限公司
南京叁角加文化发展中心
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期23-30,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61872198,61971216)
江苏省科技厅基础研究计划面上资助项目(BK20201378)。
文摘
在多示例多标记学习问题中,标记之间往往是相互关联的,其中有向无环图结构是一种常见的层次关联结构,可见于蛋白质的基因本体学生物学功能预测的应用场景中。针对其标记间的有向无环图结构,提出了一种新的多示例多标记学习算法。算法从原始数据的特征空间训练出所有标记共享的低维子空间,通过随机梯度下降方法来降低模型排序损失,并融入标记间有向无环图结构关系对预测标记进行优化。将该算法应用于多个数据集的蛋白质功能预测中,实验结果表明,该算法具有更高的效率及预测性能。
关键词
多示例多标记学习
蛋白质功能预测
有向无环
图
标记
结构
标记相关性
Keywords
multi-instance multi-label learning
protein function prediction
labels with directed acyclic graph structure
label relationship
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
面向泛娱乐文本的层次多标签分类方法
2
作者
陈若愚
刘秀磊
于汝意
机构
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
北京信息科技大学数据与科学情报分析实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第1期60-65,共6页
基金
北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201811232018)
网络文化与数字传播北京市重点实验室(ICDDXN006)
北京信息科技大学“勤信人才”培育计划项目(QXTCP C202111)。
文摘
针对泛娱乐领域文本情报预测类别标签具备有向无环图(DAG)结构的特点,提出一种考虑标签层次结构的基于最优路径层次多标签分类方法。根据现有标签构建DAG结构并将其转化为较易处理的树形结构;采用局部策略为树形结构中每个节点分别训练基分类器,同时为每个节点设置贡献值,贡献值由分类器输出概率与层次权重组合而成,贡献值大于阈值时该节点设置为1,否则为0;对树形结构进行深度优先遍历生成路径,计算各路径得分,选择满足层次约束并得分最高的路径作为最终预测集合。在泛娱乐公开文本信息数据集上进行了4组实验,结果表明该方法相较于分类器链、二元分析、SVM多标签分类和MLKNN算法,分类效果更优。
关键词
层次多标签分类
最优路径
有向无环图结构
树形
结构
Keywords
Hierarchical multi-label classification
Optimal path
Directed acyclic graph structure
Tree structure
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向蛋白质功能预测中有向无环图标记结构的多示例多标记学习
吴建盛
唐诗迪
梅德进
朱燕翔
刁业敏
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
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职称材料
2
面向泛娱乐文本的层次多标签分类方法
陈若愚
刘秀磊
于汝意
《计算机应用与软件》
北大核心
2023
0
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职称材料
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