基于演化算法的半监督序回归：改进与应用

本文主要探讨了"数据回归-基于演化算法的序回归技术研究"这一主题，重点关注的是在实际应用中，尤其是在面对有序数据（如电影评分、产品评级等）时，序回归的问题及其解决方法。序回归不同于标称数据，它涉及到类别之间的相对顺序，但这些顺序间的差距并非绝对定量。在许多场景下，如情感分析、信息检索、推荐系统、信用评估和医学等领域，准确预测和理解有序数据的序关系至关重要。 已有的研究主要集中在有监督序回归，但在实际操作中，当我们缺乏足够的标注数据时，处理这类问题会变得困难，因为获取和验证标注数据的成本高且不易。因此，半监督序回归问题的研究显得尤为重要，它试图利用有限的有标签数据和大量的无标签数据进行学习。本文作者提出了基于加权核判别分析的半监督序回归方法，通过一个加权策略来整合无标签数据，权重反映了不同样本对类别分布的贡献程度。这种方法能够更好地估计类别分布信息，从而优化投影向量和预测阈值。 然而，原算法的一个局限在于标签传播算法未能充分考虑数据的序信息，可能导致权重估计不精确。为了解决这个问题，作者创新性地引入了演化算法改进的半监督序回归技术。这个算法利用演化优化策略，如差分进化，来动态调整无标签数据的权重，目标是提升学习器的学习性能和泛化能力。通过将优化问题的维度降低，通过一种权重更新规则和个体表示方法，问题的复杂性得以有效管理，从无标签样本的数量级降低到序的数量级。 实验结果表明，作者提出的两种半监督序回归算法在多个数据集上表现出显著的效果，证实了它们在实际应用中的有效性。这项研究不仅扩展了序回归问题的处理方法，还为处理半监督情境下的有序数据提供了实用工具，对于提升数据驱动决策的准确性具有重要意义。