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| 一种具有保序性的带权多标记学习算法 | |
| 摘 要： | 多标记学习是机器学习研究领域的热点问题之一.经典算法仅考虑了标记间的单一关系(序或权重),这使得在部分场景中多标记学习无法应用.为解决该问题,一种具有保序性的带权多标记学习算法WMLARP(Weighted Multi-label Learning Algorithm with Rank Preservation)被提出.通过在学习过程中引入"相关-无关"、"相关-相关"两种标记对来度量标记间的序和相对权重,WMLARP对基于SVM的多标记学习算法进行了扩展和优化.实验结果表明:WMLARP可充分挖掘标记间的相关性,有效提高分类模型的质量. |
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