基于新标签发现和标签增量学习的动态多标签分类方法

摘要

本发明公开了一种基于新标签发现和标签增量学习的动态多标签分类方法，在初始阶段，根据初始数据基于pairwise label ranking loss和误分类损失建立初始分类模型和初始集成聚类模型；数据流预测阶段，将具有新标签的样本放入一个缓冲区存储；模型更新阶段，构建新标签的子模型，将新标签子模型更新到分类模型中，并基于新标签样本对集成聚类模型更新。该方法不仅可以及时发现数据流中数据诞生的新标签，还避免了在数据流中存储大量的数据，只需要缓存一定的数据作为更新即可，进一步避免了重新训练模型导致的时间成本问题，同时解决了动态多标签分类问题中新标签产生的问题并在数据流中维持较高分类性能。