基于标签相关性的K近邻多标签学习

钱龙; 赵静; 韩京宇; 毛毅

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多标签学习是机器学习领域的一个研究热点,其能够有效解决真实世界中的多语义问题。在多标签学习任务中,样本的多个标签之间存在一定的关联关系,忽略标签间的相关性会导致模型的泛化性能降低。提出一种基于标签间相关性的多标签学习K近邻算法。充分挖掘样本多标签间的相关性,通过Fp_growth算法得到标签的频繁项集。针对频繁项和标签分别构建评分模型和阈值模型,评分模型用于衡量样本与频繁项或标签之间的关联程度,阈值模型用于求解频繁项或标签对应的判别阈值,结合评分模型和阈值模型对样本所属频繁项进行预测,进而确定样本标签集。在经典数据集Emotions和Scene上的实验结果表明,该算法的F1-Measure指标分别达到66.6%和73.3%,相比CC、LP、RAKEL、MLDF等基准方法,其F1-Measure分别平均提高3.8和2.1个百分点,该算法通过合理利用标签间的相关性使得分类性能得到有效提升。

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来源
《计算机工程》 |2022年第6期|73-78|共7页
作者
钱龙; 赵静; 韩京宇; 毛毅;
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作者单位

南京邮电大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
机器学习; 多标签学习; 标签相关性; K近邻; 频繁项集;

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