近日人工智能領域國際頂級期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（模式分析與機器智能匯刊，TPAMI）錄用并在線發表荊曉遠教授研究組一篇論文，題目是“Multiset Feature Learning for Highly Imbalanced Data Classification”（基于多集特征學習的嚴重不平衡數據分類）。荊老師帶領課題組在讀博士生張新玉同學、以及已經畢業的吳飛博士和朱小柯博士等同學完成了這篇論文，并且國內有關高校老師參與了這項工作。

數據類別不平衡是廣泛存在的情況，而且隨著大數據時代的到來，這種情況越來越多，例如在軟件工程、生物信息學、目標識別等應用場合。并且，很多場合是嚴重不平衡，即數據的類別不平衡比率很高，這樣容易導致學習算法分類性能顯著下降。這篇論文首先利用隨機劃分策略和生成對抗網絡對原始不平衡數據集構造出多個平衡數據子集，然后提出了一種新的深度度量學習方法即深度多集特征學習。該方法設計了新的鑒別項和加權不相關約束，并引入代價敏感因子，增強了算法的分類能力。實驗表明該方法為不平衡數據分類學習、特別是嚴重不平衡學習提供了一個新思路和新方法。

根據2019年SCI檢索報告，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence期刊的SCI檢索因子是17.73，是目前人工智能領域及信息科學領域有廣泛影響力的權威期刊。這是437bwin必贏國際官網首次以第一作者單位在該期刊上發表論文，它將有力地推進人工智能學科的前沿性研究工作，擴大學科的影響力。