基于标签传播矫正标签置信度的不准确标记的多标签学习算法

摘要

本发明公开了基于标签传播矫正标签置信度的不准确标记的多标签学习算法，包括以下步骤：步骤一，利用迭代标签传播，根据邻域空间更新候选标签集和非候选标签集的置信度，并分别从中识别出具有高置信度的可信标签；步骤二，利用识别出的可信标签，通过最大后验推理对标签进行两两排序，生成多标签预测模型；本发明所提出的算法能够自动过滤标注信息的噪声，并补全缺失的监督信息，可用于解决获得的数据标签既不完整又包含噪声的多标签学习任务，该算法通过迭代地标签传播，分别从候选标签集和非候选标签集中提取可信标签，能够减轻被错误标记的标签带来的负面影响，并将其作为可靠的标签信息用于后续的模型学习。