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カンファレンス (国内) k-最近傍グラフの分割によるExtreme Multi-label分類器の学習

田頭 幸浩

2017年度 人工知能学会全国大会(第31回) (JSAI2017)

2017.5.24

Extreme multi-label分類問題は，ラベルの種類数が数十万以上と，極端に多い場合の分類問題である．本研究では，この問題に対して木構造を用いた分類器を提案する．既存の木ベースの手法では，ランキング指標を元にした目的関数を最適化することで，ノードを分割していた．一方，提案手法では，ラベル空間におけるk-最近傍グラフを分割する，特徴量空間上での超平面を学習することで，木を成長させる．

Paper : k-最近傍グラフの分割によるExtreme Multi-label分類器の学習新しいタブまたはウィンドウで開く （外部サイト）