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公开(公告)号：CN118260629A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410205503.6
申请日：2024-02-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供一种基于标签特定特征与多重相关信息的嵌入式多标签分类方法，通过将多标签数据集按照设定比例划为训练集与测试集；采用损失函数作为目标函数，用来衡量预测值与真实值的差值，并引入l1范数来完成标签特定特征的生成；引入二阶标签相关性和高阶标签相关性，并去除标签关联性学习的过程中出现的不必要的相关性；基于约束在特征空间相似的样本在标签空间也相似设计正则化项加入目标函数，得到最终的目标函数；使用交替优化法对最终的目标函数进行优化，得到最终的目标函数的参数；完成多标签预测；该方法能够充分考虑多标签数据中的相关信息包括二阶标签相关性、高阶标签相关性以及特征空间与标签空间相关性，能够提升多标签分类性能。
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