大规模分类任务的分层学习方法综述

分层分类是一种利用数据类别间层次结构关系进行分类的任务,可以高效地组织和处理大规模数据.近些年来,在这个受到越来越多关注的领域中涌现出许多重要的工作.本文介绍分层分类的定义,并按照不同种类的问题解决策略,对大规模分层分类任务中的几个基本问题的研究进行总结.首先,给出层次结构的形式化定义.其次,分别阐述如何设计分层评价指标、如何构建层次结构、如何利用层次结构信息进行特征选择、如何利用层次结构信息训练分类器以及如何面向层次结构设计停止机制,并介绍具有代表性的相关工作.最后,对大规模分层分类任务进行总结,并展望未来可能的研究方向.

面向决策分析的多粒度计算模型与方法综述

作为粒计算研究方向的核心概念和关键技术,多粒度计算强调对现实世界问题多视角、多层次的理解和描述,可获得合理、满意的求解结果.为了深化多粒度计算与决策分析的有效融合,更好地满足人们的实际决策需求,文中首先介绍多粒度粗糙集、多尺度数据分析、序贯三支决策、分层分类学习四类多粒度计算模型,并阐述各自的主要特点及发展过程.进而从属性约简、规则提取、粒度选择、信息融合、群决策、多属性群决策、分类决策、动态决策等方面总结基于多粒度计算模型的决策分析方法研究现状.最后,对大数据时代智能决策领域中若干具有挑战性的研究方向进行展望,以期推动多粒度智能决策的不断发展与创新.