【摘 要】
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问题转化型方法和算法适应型方法是多标记学习中主要的两类研究方法,其中问题转化型方法因其独立分类算法得到了广泛的关注,而已有的问题转化型方法存在或忽略标记间相关性,
【机 构】
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同济大学 计算机科学与技术系,上海,201804同济大学 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,上海,201804;
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问题转化型方法和算法适应型方法是多标记学习中主要的两类研究方法,其中问题转化型方法因其独立分类算法得到了广泛的关注,而已有的问题转化型方法存在或忽略标记间相关性,或算法复杂过高,或算法性能不稳定的问题.针对上述不足,基于粒计算的思想,本文提出了一种粒化集成的多标记学习算法.该算法为每个标记划分出一个相关性最大的标记子集,称为关系粒,将标记空间粒化为多个标记子集,该方式考虑到并最大化保留了标记间的相关性,避免了算法复杂度过高,提升了算法性能.随后为每个关系粒训练一个分类模型,最终将各个分类模型的结果集成.实验结果表明相较于对比的三种方法,本文所提算法能取得较好的性能.
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