論文の概要: Online hierarchical partitioning of the output space in extreme multi-label data stream

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20894v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 14:47:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.168663
• Title: Online hierarchical partitioning of the output space in extreme multi-label data stream
• Title（参考訳）: 極多ラベルデータストリームにおける出力空間のオンライン階層分割
• Authors: Lara Neves, Afonso Lourenço, Alberto Cano, Goreti Marreiros,
• Abstract要約: この研究は、ラベル空間を非結合クラスタに分割するオンラインマルチラベル学習フレームワークであるiHOMERを導入し、事前定義された階層に依存することなく相関する。 23の実世界のデータセットを対象とした実験では、MLHAT、MLHT、Pruned Sets、iSOUPTといった最先端のグローバルベースラインを23%、kNN、EFDT、ARF、ADWINのバイナリ関連変換など12のローカルベースラインを32%上回り、オンラインマルチラベル分類の堅牢性を確立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.474908349649168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mining data streams with multi-label outputs poses significant challenges due to evolving distributions, high-dimensional label spaces, sparse label occurrences, and complex label dependencies. Moreover, concept drift affects not only input distributions but also label correlations and imbalance ratios over time, complicating model adaptation. To address these challenges, structured learners are categorized into local and global methods. Local methods break down the task into simpler components, while global methods adapt the algorithm to the full output space, potentially yielding better predictions by exploiting label correlations. This work introduces iHOMER (Incremental Hierarchy Of Multi-label Classifiers), an online multi-label learning framework that incrementally partitions the label space into disjoint, correlated clusters without relying on predefined hierarchies. iHOMER leverages online divisive-agglomerative clustering based on \textit{Jaccard} similarity and a global tree-based learner driven by a multivariate \textit{Bernoulli} process to guide instance partitioning. To address non-stationarity, it integrates drift detection mechanisms at both global and local levels, enabling dynamic restructuring of label partitions and subtrees. Experiments across 23 real-world datasets show iHOMER outperforms 5 state-of-the-art global baselines, such as MLHAT, MLHT of Pruned Sets and iSOUPT, by 23\%, and 12 local baselines, such as binary relevance transformations of kNN, EFDT, ARF, and ADWIN bagging/boosting ensembles, by 32\%, establishing its robustness for online multi-label classification.
• Abstract（参考訳）: マルチラベル出力によるデータストリームのマイニングは、分散の進化、高次元ラベル空間、スパースラベルの発生、複雑なラベル依存性など、大きな課題を生んでいる。 さらに、概念ドリフトは入力分布だけでなく、時間とともにラベル相関や不均衡比にも影響し、モデル適応を複雑にする。 これらの課題に対処するために、構造化学習者は、局所的およびグローバルな方法に分類される。 ローカルメソッドはタスクを単純なコンポーネントに分解し、グローバルメソッドはアルゴリズムを完全な出力空間に適応させ、ラベル相関を利用してより良い予測をもたらす可能性がある。 iHOMER(Incremental Hierarchy of Multi-label Classifiers)は、ラベル空間を予め定義された階層に依存することなく、段階的に非結合な相関クラスタに分割するオンラインマルチラベル学習フレームワークである。 iHOMER は \textit{Jaccard} の類似性と多変量 \textit{Bernoulli} プロセスによって駆動されるグローバルツリーベースの学習者に基づいて,オンラインディバイシブ・アグロマリティブクラスタリングを活用して,インスタンスパーティショニングをガイドする。 非定常性に対処するため、グローバルレベルとローカルレベルの両方でドリフト検出機構を統合し、ラベルパーティションとサブツリーの動的再構成を可能にする。 23の実世界のデータセットでの実験では、iHOMERはMLHAT、MLHT、Pruned Sets、iSOUPTといった最先端のグローバルベースラインを23倍、kNN、EFDT、ARF、ADWINのバイナリ関連変換のような12のローカルベースラインを32倍に上回り、オンラインマルチラベル分類の堅牢性を確立している。

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