【摘 要】
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多类标号分类问题中,一个实例可以同时有多个类标号,而多类标号分类的任务是为新实例预测一个合适的类标号集合.给定一个新实例,可能与之相关联的候选类标号集合数量达指数级
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60901078)
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多类标号分类问题中,一个实例可以同时有多个类标号,而多类标号分类的任务是为新实例预测一个合适的类标号集合.给定一个新实例,可能与之相关联的候选类标号集合数量达指数级,这使得多类标号分类任务是很富挑战性的.目前,多类标号分类成功的一个关键问题是如何发掘类标号之间的关系并将其应用到分类器学习中.基于此,这里提出一种新的多类标号学习方法(multi-label classification by exploiting relationship of labels,MCER).在学习阶段,MCER首先引入一个虚拟
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