【摘 要】
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现有的多标记学习技术大多只考虑了相关性学习问题而忽略了数据因变换而引起的结构性质不一致问题,导致原始特征数据的结构性质因映射变换发生改变,从而影响了模型的分类性能。为了解决这一问题,提出了基于结构性质保持和相关性学习的多标记分类算法。首先,算法构造了线性映射函数以实现特征空间与标记空间的映射;然后,算法借鉴图正则化思想,引入基于特征数据的结构性质保持策略以降低特征数据因线性变换引起的结构性质差异;
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现有的多标记学习技术大多只考虑了相关性学习问题而忽略了数据因变换而引起的结构性质不一致问题,导致原始特征数据的结构性质因映射变换发生改变,从而影响了模型的分类性能。为了解决这一问题,提出了基于结构性质保持和相关性学习的多标记分类算法。首先,算法构造了线性映射函数以实现特征空间与标记空间的映射;然后,算法借鉴图正则化思想,引入基于特征数据的结构性质保持策略以降低特征数据因线性变换引起的结构性质差异;最后,针对标记数据引入基于标记对的相关性学习策略进一步优化算法参数,以提高模型的分类性能。在不同规模的标
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时尚产业是全球最具商业利益的产业之一,基于机器学习的时尚穿搭推荐技术利用互联网时尚社区的海量穿搭数据学习穿衣搭配技巧,实现个性化的时尚穿搭推荐服务于时尚产业,受到工业界和学术界的广泛关注。结合时尚穿搭的特点提出了基于机器学习的时尚穿搭推荐基本框架,并在此基础上对近几年国内外相容性预测与诊断、智能穿搭生成等关键技术的相关研究工作进行总结分析,并指出该研究领域所面临的挑战性问题和未来的研究方向。
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