【摘 要】
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针对多标记学习算法中特征描述粒度导致的标记倾向性问题,大多数研究者从特征与所有标记之间的关联性入手,通过求解得出若干重要特征,并由此构造相应的特征子空间.这种做法会
【机 构】
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安庆师范大学计算机与信息学院,安徽省高校智能感知与计算重点实验室
【基金项目】
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安徽省高校重点科研项目(KJ2017A352),安徽省高校重点实验室基金,安庆师范大学科研创新团队项目
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针对多标记学习算法中特征描述粒度导致的标记倾向性问题,大多数研究者从特征与所有标记之间的关联性入手,通过求解得出若干重要特征,并由此构造相应的特征子空间.这种做法会导致有些特征与某个标记有很强的相关性,但与整个标记空间的相关性却并不大,这样的特征丢失易造成分类器精度下降.如果将整个标记空间换成部分标记空间甚至单个标记空间来计算与特征之间的关联性,并把关联性很强的标记分开进行特征选择,就会降低算法的时间开销,提高算法的效率.同时,基于互信息的多标记学习算法多数采用传统熵的方法进行特征选择,由于传统熵不具有补
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