| 基于关联规则和拓扑序列的分类器链方法 |
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| 引用本文： | 丁家满,周蜀杰,李润鑫,付晓东,贾连印. 基于关联规则和拓扑序列的分类器链方法[J]. 软件学报, 2023, 34(9): 4210-4224 |
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| 作者姓名： | 丁家满 周蜀杰 李润鑫 付晓东 贾连印 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 云南 昆明 650500;云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学), 云南 昆明 650500 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61562054) |
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| 摘 要： | 在分类器链方法中, 如何确定标签学习次序至关重要, 为此, 提出一种基于关联规则和拓扑序列的分类器链方法(TSECC). 首先结合频繁模式设计了一种基于强关联规则的标签依赖度量策略; 接下来通过标签间依赖关系构建有向无环图, 对图中所有顶点进行拓扑排序; 最后将得到的拓扑序列作为分类器链方法中标签的学习次序, 对每个标签的分类器依次迭代更新. 特别地, 为减少无标签依赖或标签依赖度较低的“孤独”标签对其余标签预测性能的影响, 将“孤独”标签排在拓扑序列之外, 利用二元关联模型训练. 在多种公共多标签数据集上的实验结果表明, TSECC能够有效提升分类性能.
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| 关 键 词： | 多标签学习 分类器链 标签依赖 强关联规则 拓扑序列 二元关联 |
| 收稿时间： | 2021-09-23 |
| 修稿时间： | 2021-11-29 |
Classifier Chains Method Based on Association Rules and Topological Sequences |
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| DING Jia-Man,ZHOU Shu-Jie,LI Run-Xin,FU Xiao-Dong,JIA Lian-Yin. Classifier Chains Method Based on Association Rules and Topological Sequences[J]. Journal of Software, 2023, 34(9): 4210-4224 |
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| Authors: | DING Jia-Man ZHOU Shu-Jie LI Run-Xin FU Xiao-Dong JIA Lian-Yin |
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| Affiliation: | Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China;Artificial Intelligence Key Laboratory of Yunnan Province (Kunming University of Science and Technology), Kunming 650500, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multi-label learning classifier chains label dependent strong association rules topological sequence binary relevance |
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