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题名基于标签特征和相关性的多标签分类算法
被引量：15
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作者
李锋
杨有龙
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机构
西安电子科技大学数学与统计学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第4期48-55,共8页
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基金
国家自然科学基金(No.61573266)
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文摘
针对标签特有特征和标签相关性的有效利用,提出了一种新的多标签算法LSFLC,它可以有效地集成标签特有特征和标签相关性。首先,对于每个标签,通过重采样技术生成新的正类实例以扩充其正类实例的数目;其次,通过特征映射函数将原始特征空间转换为特定的特征空间,得到每个标签的标签特征集;然后,对于每个标签,找到与其最相关标签,通过复制该标签的正类实例来扩大标签特征集,这不仅丰富了标签的信息,而且在一定程度上改善了类不平衡的问题;最后,对于不同的数据集进行实验分析,实验结果表明该算法的分类效果更好。
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关键词
多标签学习
局部标签相关性
标签特有特征
相关实例补充
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Keywords
multi-label learning
local label correlation
label-specific features
related instances insertion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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