Scalable Multilabel Learning Based on Feature and Label Dimensionality Reduction
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-09-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The data-driven management of real-life systems based on a trained model, which in turn is based on the data gathered from its daily usage, has attracted a lot of attention because it realizes scalable control for large-scale and complex systems.
To obtain a model within an acceptable computational cost that is restricted by practical constraints, the learning algorithm may need to identify essential data that carries important knowledge on the relation between the observed features representing the measurement value and labels encoding the multiple target concepts.
This results in an increased computational burden owing to the concurrent learning of multiple labels.
A straightforward approach to address this issue is feature selection; however, it may be insufficient to satisfy the practical constraints because the computational cost for feature selection can be impractical when the number of labels is large.
In this study, we propose an efficient multilabel feature selection method to achieve scalable multilabel learning when the number of labels is large.
The empirical experiments on several multilabel datasets show that the multilabel learning process can be boosted without deteriorating the discriminating power of the multilabel classifier.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lee, Jaesung& Kim, Dae-Won. 2018. Scalable Multilabel Learning Based on Feature and Label Dimensionality Reduction. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135037
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lee, Jaesung& Kim, Dae-Won. Scalable Multilabel Learning Based on Feature and Label Dimensionality Reduction. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135037
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lee, Jaesung& Kim, Dae-Won. Scalable Multilabel Learning Based on Feature and Label Dimensionality Reduction. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1135037
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1135037
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر