| 基于标签相关性的多标签分类算法 |
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| 引用本文： | 梁义珂,谢小兰,张迎春,张珣.基于标签相关性的多标签分类算法[J].计算机仿真,2021,38(12):255-261. |
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| 作者姓名： | 梁义珂 谢小兰 张迎春 张珣 |
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| 作者单位： | 北京工商大学计算机学院,北京100048;北京工商大学计算机网络中心,北京100048 |
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| 摘 要： | 多标签分类算法已广泛应用于文本分类、图像识别、基因功能分类等领域,为了解决多标签分类算法较少考量标签之间的相关性等问题,提出一种基于标签相关性的多标签分类算法.首先对BP神经网络进行改进以适应多标签分类算法,然后对标签集分别使用皮尔逊相关系数和关联规则进行二阶、高阶相关性分析,最后将标签的相关性与改进的BP神经网络算法得到的概率做线性插值,得到样本属于某标签的最终概率.通过在4个真实数据集上利用5个多标签分类指标做对比实验,验证了提出的算法分类效果明显优于现有的多标签分类算法.
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| 关 键 词： | 多标签分类 神经网络 皮尔逊相关系数 关联规则 |
Multi-label Classification Algorithm Based on Label Correlation |
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| LIANG Yi-ke,XIE Xiao-lan,ZHANG Ying-chun,ZHANG Xun.Multi-label Classification Algorithm Based on Label Correlation[J].Computer Simulation,2021,38(12):255-261. |
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| Authors: | LIANG Yi-ke XIE Xiao-lan ZHANG Ying-chun ZHANG Xun |
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