基于偏袒性半监督集成的SVM主动反馈方案

摘要

现有的SVM主动反馈算法普遍受到小样本问题和不对称分布问题的制约.针对这些问题,文中提出一种基于偏袒性半监督集成的SVM主动反馈技术.该算法在集成学习框架中使用未标记数据以增加个体分类器之间的差异性,从而获得高效的集成分类模型.同时,高效的集成分类模型更有利于寻找富有信息样本,进而也提高主动反馈的效率.此外,文中还设计一种偏袒加权策略,使得集成分类模型对正样本给予更大的关注程度,以应对正负样本间的不对称分布问题.实验结果表明,偏袒性半监督集成可有效改进SVM主动反馈的性能,且文中算法的检索精度明显优于其它同类相关反馈算法.