实验室在计算机科学顶级期刊《IEEE TSMC》上发表论文

日前，实验室汪敏教授、杨春宇（研究生）、闵帆教授与王熙照教授（深圳大学）合著的论文 “Cost-sensitive active learning for incomplete data” 在《IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics: Systems（IEEE TSMC）》( Volume: 52, Issue: 9, September 2022)上发表。 IEEE TSMC是中科院SCI一区、计算机科学顶级期刊，影响因子13.451，目前录取率仅为10%左右。

本文提出了通过统一评估和动态选择（CALS）算法来处理这种新场景中的学习任务的代价敏感的主动学习。 对于数据表示，我们考虑错误分类成本、标签查询成本和属性查询成本。 对于成本/效益估计，我们设计了一个使用软最大回归的属性值和标签的统一评估。 对于属性值和标签的选择，我们提出了一种具有置换和贪婪策略的最优捕获方案。 显著性检验的结果验证了CALS的有效性及其相对于成本敏感的主动学习和缺失数据插补算法的优越性。

论文整体流程

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9804334