作者介绍
范一苇，2015.09–2020.06 中国人民大学统计学院博士，2018.09–2019.09获国家留学基金委公派资助在美国北卡莱罗纳大学教堂山分校交流学习。目前在香港大学做博士后，进行机器学习、强化学习方面的科研工作。
导师及合作导师
吕晓玲（博导）：中国人民大学统计学院教授、应用统计科学研究中心研究员。研究方向：统计学习、消费者行为分析、文本分析
Yufeng Liu (合作导师)：美国北卡莱罗纳大学教堂山分校统计与运筹系、生物统计系教授。研究方向：统计学习、生物统计、个性化医疗
赵俊龙（合作导师、通讯作者）：北京师范大学统计学院教授。研究方向：统计学习、高维统计
论文名称
Angle-based hierarchical classification using exact label embedding
发表信息
Yiwei Fan, Xiaoling Lu, Yufeng Liu, and Junlong Zhao(2020),Angle-based hierarchical classification using exact label embedding, Journal of the American Statistical Association,
https://doi.org/10.1080/01621459.2020.1801450
发表页面
论文摘要
在实践中我们经常遇到分层分类问题，现有的方法通常没有充分考虑到类别之间的层次信息。本文提出一种全新的标签嵌入方法，该方法可以保留标签的全部层次信息，并且降低假设空间的复杂度。在该方法基础上，进一步提出基于角度的分层分类算法。为了处理海量数据，本文设计了一个全新的（加权）线性损失，它具有解析解，从而可以高效计算。本文讨论了所提方法的各种理论性质并通过模拟研究与其他方法进行了全面的对比。模拟研究以及在文本层次分类实际数据分析的结果都显示了本文所提方法的优越性。
