BP-MLL神经网络：多标签学习在功能基因组与文本分类中的应用

本文是一篇关于多标签分类的深入研究论文，由Min-Ling Zhang和Zhi-Hua Zhou（IEEE高级会员）共同撰写，题目为《多标签神经网络在功能基因组学和文本分类中的应用：BP-MLL算法》。在多标签学习中，一个关键任务是处理每个训练样本可能关联到多个标签的情况，且需要预测未知样本的标签集，其大小在训练时是不确定的。传统的方法可能难以适应这种复杂性。 论文的核心贡献是提出了一种名为BP-MLL（Backpropagation for Multilabel Learning）的神经网络算法，它源于广泛应用的反向传播算法。BP-MLL通过设计一种新的误差函数来捕捉多标签学习的特点，即对于每个实例，属于该实例的标签应该被赋予更高的权重，而不属于的标签则较低。这个创新的误差函数使得BP-MLL能够更有效地处理多标签数据，关注于正确地识别和排序相关标签。 论文将BP-MLL算法应用于两个实际的多标签学习问题领域：功能基因组学和文本分类。功能基因组学涉及大规模生物数据的分析，需要识别多个基因的功能关联；而文本分类则关注对文本内容进行多类别的归类，如新闻主题分类或情感分析。实验结果表明，BP-MLL算法在这些领域的性能优于一些已有的多标签学习算法，显示出其在复杂任务中的优越性。 论文的索引关键词包括机器学习、数据挖掘、多标签学习、神经网络、反向传播、功能基因组学以及文本分类，这突显了作者对当前多标签学习技术的深入理解和其在实际问题解决中的价值。这篇论文不仅提出了一个有效的算法框架，还通过实证研究展示了其在解决多标签问题上的显著优势，为后续的研究者提供了有价值的参考和实践指导。