【摘 要】
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多标签分类任务是机器学习中极为重要的任务之一，近些年来受到了广泛的关注。绝大多数已有的多标签分类算法旨在利用标签之间的关联信息以提升算法的性能。然而，已有的算法或者是穷举了所有可能的关联信息，或者是随机生成一些标签集合以期捕捉到标签之间的关联信息，或者是用标签嵌入的方式来捕捉标签的关联信息，而忽视或只是隐式地去利用数据集中标签之间的共现信息。实际上，标签之间的共现信息往往表明标签之间存在强烈的正相
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多标签分类任务是机器学习中极为重要的任务之一，近些年来受到了广泛的关注。绝大多数已有的多标签分类算法旨在利用标签之间的关联信息以提升算法的性能。然而，已有的算法或者是穷举了所有可能的关联信息，或者是随机生成一些标签集合以期捕捉到标签之间的关联信息，或者是用标签嵌入的方式来捕捉标签的关联信息，而忽视或只是隐式地去利用数据集中标签之间的共现信息。实际上，标签之间的共现信息往往表明标签之间存在强烈的正相关关系，可以帮助提升多标签分类算法的性能。本文利用频繁项集挖掘算法来获得多标签分类数据中标签的共现信息，并利用频繁项集来扩充标签空间，使得算法能够显式地利用标签之间的共现信息，以期能更好地挖掘标签之间的关联信息。本文在若干著名的公开数据集数据集上进行了实验，实验结果表明，本文提出的算法能够很好地利用标签之间的共现信息以提升分类器的分类精度，并在多个数据集的多项指标上均超过了现有的先进算法。
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