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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.9
- 수록면
- 7 - 13 (7page)
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Recent advancement in data gathering technique improves the capability of information collecting, thus allowing the learning process between gathered data patterns and application sub-tasks. A pattern can be associated with multiple labels, demanding multi-label learning capability, resulting in significant attention to multi-label feature selection since it can improve multi-label learning accuracy. However, existing evolutionary multi-label feature selection methods suffer from ineffective search process. In this study, we propose a evolutionary search process for the task of multi-label feature selection problem. The proposed method creates large set of offspring or new feature subsets and then retains the most promising feature subset. Experimental results demonstrate that the proposed method can identify feature subsets giving good multi-label classification accuracy much faster than conventional methods.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Proposed Method
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - Kumar, R / 2015 / Multi-label Learning for Activity Recognition / Intelligent Environments (IE), 2015 International Conference on : 152 ~ 155
[학술대회논문] - Alhamoud, A / 2016 / Activity recognition in multi-user environments using techniques of multi-label classification / Proceedings of the 6th International Conference on the Internet of Things : 15 ~ 23
[학술대회논문] - Sousa, R. / 2018 / Multi-label classification from high-speed data streams with adaptive model rules and random rules / Progress in Artificial Intelligence : 1 ~ 11
[학술지(정기간행물)] - Read, J / / Scalable and efficient multi-label classification for evolving data streams / Machine Learning 88 : 243 ~ 272
[학술지(정기간행물)] - Read, J / 2012 / Scalable multi-output label prediction: From classifier chains to classifier trellises / Pattern Recognition 48 : 2096 ~ 2109
[학술대회논문] - Alhamoud, A / 2016 / Activity recognition in multi-user environments using techniques of multi-label classification / Proceedings of the 6th International Conference on the Internet of Things : 15 ~ 23
[학술대회논문] - Sousa, R. / 2018 / Multi-label classification from high-speed data streams with adaptive model rules and random rules / Progress in Artificial Intelligence : 1 ~ 11
[학술지(정기간행물)] - Read, J / / Scalable and efficient multi-label classification for evolving data streams / Machine Learning 88 : 243 ~ 272
[학술지(정기간행물)] - Read, J / 2012 / Scalable multi-output label prediction: From classifier chains to classifier trellises / Pattern Recognition 48 : 2096 ~ 2109
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