近日，我校BETVLCTOR伟德中文网站人工智能專業2022級本科生錢達墨，以第一作者身份撰寫的《Semi-supervised feature selection by minimum neighborhood redundancy and maximum neighborhood relevancy》研究論文被國際知名期刊《Applied Intelligence》（中科院二區，中國計算機學會推薦C類，影響因子：5.3）錄用，BETVLCTOR伟德中文网站為第一署名單位，學院新引進專職教師劉克宇博士為論文通訊作者，楊習貝教授為論文合作作者。這是我院數據科學與知識工程研究所楊習貝教授團隊在弱監督數據挖掘與知識發現領域獲得的又一研究進展，充分展現了我院在本科生科技創新能力培養上取得的顯著成效。
該研究提出了一種基于鄰域相關性與鄰域冗餘性的半監督特征選擇方法，融合了信息論與鄰域粒化技術，推廣了一系列鄰域不确定性度量，構建了最大鄰域相關度-最小鄰域冗餘度的特征評價函數，并以此為目标進一步設計了面向少标簽數據的最優特征子集搜索算法。課題組在公開數據集上進行了充足的實驗驗證，結果表明：在較低數據标注率情形下，所提算法仍能支持分類器獲得最佳的性能表現。該研究為高維度、欠标注、不确定數據的有效分析提供了一種新穎有效的策略。
該工作受到了BETVLCTOR伟德中文网站國家級大學生創新創業訓練計劃項目（202410289027Z）的資助。
