[发明专利]对象类别的预测方法及装置

摘要

本申请实施例提供一种对象类别的预测方法及装置，该方法包括：获得给定对象集合中各对象的特征数据及对象间关系数据；根据特征数据及对象间关系数据，获得各对象的预测标签；根据已知类别对象的原始标签及预测标签，获得第一已知类别对象集的标签变异矩阵；对未知类别对象集进行n次抽样，得到n个抽样集，分别将每个抽样集的信息与给定对象集合中已知类别对象的信息进行组合，得到n个组合数据集；针对每个组合数据集，对组合数据集及标签变异矩阵进行处理，得到n个分类预测模型及n个更新后的标签变异矩阵；根据给定对象集合中任一未知类别对象Ai的特征数据、n个分类预测模型及n个更新后的标签变异矩阵，获得未知类别对象Ai的类别预测结果。

主权项

1.一种对象类别的预测方法，用于对给定对象集合中的未知类别对象进行类别预测，其特征在于，所述方法包括：针对所述给定对象集合，获得所述给定对象集合中各对象的特征数据、以及对象间关系数据；其中，所述给定对象集合中包括已知类别对象及未知类别对象，且每个已知类别对象均具有用于表示类别的原始标签；根据所述给定对象集合中各对象的特征数据及所述对象间关系数据，利用标签传递算法，获得所述给定对象集合中各对象的预测标签；根据所述已知类别对象的原始标签及预测标签，获得第一已知类别对象集的标签变异矩阵，其中，所述第一已知类别对象集中包括所述给定对象集合中已知类别对象的部分或全部，所述标签变异矩阵用于表示所述第一已知类别对象集中各类别的原始标签变异到预测标签的概率；对未知类别对象集进行n次抽样，得到n个抽样集，分别将每个抽样集的信息与所述给定对象集合中已知类别对象的信息进行组合，得到n个组合数据集；其中，所述未知类别对象集中包括所述给定对象集合中未知类别对象的全部，n为不小于1的预设数值，且当n＞1时，n个抽样集彼此不相交；针对每个组合数据集，使用耐标签噪音分类算法，对所述组合数据集及所述第一已知类别对象集的标签变异矩阵进行处理，得到n个分类预测模型及n个更新后的标签变异矩阵；根据所述给定对象集合中任一未知类别对象Ai的特征数据、所述n个分类预测模型及所述n个更新后的标签变异矩阵，获得所述未知类别对象Ai的类别预测结果。