[发明专利]弱标签数据集的标签传播方法

权利要求书

1.一种弱标签数据集的标签传播方法，其特征在于，所述方法包括：

构造标签传播图，所述标签传播图中包括有标签样本和无标签样本，所述有标签样本和无标签样本通过一条无向边相连；

在所述标签传播图中获取类别标签和已标记样本以构建概率转移矩阵和标注矩阵；

在所述已标记样本接收来自邻近样本传播的标签信息时，对所述标签信息进行过滤以补全所述已标记样本的标签信息；

将补全好的标签信息对无标记数据进行传播；

判断标签矩阵是否收敛，若是则完成标签传播。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述已标记样本接收来自邻近样本传播的标签信息时，对所述标签信息进行过滤以补全所述已标记样本的标签信息的步骤之前，还包括：

确定在所述标签传播图中有n个弱标签数据X＝{(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(x_n,y_n)}，其中样本x_i对应的弱标签为α_i＝(α_i1,α_i2,...,α_ic)，c为标签空间大小；

当用户为样本x_i标出第j类标签时α_ij＝1，对于其他未标出的标签α_ij＝0；

假设T表示数据集X上的相似性度量矩阵，所有样本对应的弱标签矩阵为Y＝(Y₁,Y₂,...,Y_n)，则可对每个已标记样本x_i赋初始值α_i，而未标记样本x_u的标签由标签传播的结果确定。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述已标记样本接收来自邻近样本传播的标签信息时，对所述标签信息进行过滤以补全所述已标记样本的标签信息的步骤，包括：

在已标记样本接收到来自邻近样本传播的标签信息时，根据所述标签信息判断有用信息和无用信息；

将所述有用信息保留并删除无用信息；

将保留之后的有用信息补全进所述已标记样本自身标签。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述已标记样本接收来自邻近样本传播的标签信息时，对所述标签信息进行过滤以补全所述已标记样本的标签信息的步骤之后，还包括：

在第t+1次标签传播中，已标记样本x_i的标签可表示如下所示：

其中，Y_i⁰是标签矩阵初始时的标签状态，对于每个已标记样本x_i，执行如下：

其中，0＜θ＜1用来确定样本x_i从近邻样本传来的信息中吸收的标签部分。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在第t+1次标签传播中的步骤，还包括：

无标签样本x_u在标签传播时，执行如下：

6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述构造标签传播图，所述标签传播图中包括有标签样本和无标签样本，所述有标签样本和无标签样本通过一条无向边相连的步骤，包括：

获取目标样本，并根据所述目标样本建立标签传播图；

所述标签传播图包括有标签样本和无标签样本，所述有标签样本和无标签样本通过一条无向边相连；

对所述无向边对应的权值进行初始化。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述无向边对应的权值进行初始化的步骤，包括：

初始化(l+u)×(l+u)维的概率转移矩阵T_ij，其中：