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llermier,E.,Menc\u00eda,E.L.,&Brinker,K.(2008)。通过校准标签排名进行多标签分类。机器学习,73(2),133\u2013153.“,“journal-title”:“机器学习”},{“key”:“5782_CR13”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ghamrawi,N.,&McCallum,A.(2005)。集体多标签分类。《信息与知识管理国际会议论文集》(第195\u2013200页)。ACM。”,“doi”:“10.21236 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Berg,R.,Titov,I.,&Welling,M.(2017)。用图卷积网络建模关系数据。ArXiv预印本ArXiv:1703.06103。,“DOI“:”10.1021\/acscentsci.7b00512“,”volume“:”4“,”author“:”MHS Segler“,”year“:”2017“,”unstructured“:”Segler,M.H.S.,Kogej,T.,Tyrchan,C.,&Waller,M.P.(2017)。利用递归神经网络生成用于药物发现的聚焦分子库。美国化学学会中央科学,4,120\u2013131.“,“新闻标题”:“美国化学学会中心科学”},{“问题”:“九月”,“关键”:“5782_CR42”,“首页”:“2539”,“卷”:“12”,“作者”:“N Shervashidze”,“年份”:“2011”,“非结构化”:“Shervashidze,N.,Schweitzer,P.,van Leeuwen,E.J.,Mehlhorn,K.,&Borgwardt,K.M.(2011).Weisfeiler-Lehman图核。机器学习研究杂志,12(9月),2539\u20132561。“,“Journal-title”:“Journal of Machine Learning Research”},{“key”:“5782_CR43”,“unstructured”:“Simonovsky,M.,&Komodakis,N.(2018)。Graphvae:Towards generation of small graphs using variation autoencoders。ArXiv预印本ArXiv:1802.03480。”}、{“密钥”:“57 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Hengel,A.(2017)。可视化问答的图形结构表示。IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2017.344“},{“key”:“5782_CR48”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Tsochantaridis,I.,Hofmann,T.,Joachims,T.和Altun,Y.(2004)。相互依存和结构化输出空间的支持向量机学习。机器学习国际会议论文集,第823\u2013830页。”,“DOI”:“10.1145\/1015330.1015341“},{“key”:“5782_CR49”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Tsoumakas,G.,&Vlahavas,I.(2007)。随机k标签集:多标签分类的集成方法。《欧洲机器学习会议论文集》,第406\u2013417页。斯普林格。“,”DOI“:”10.1007\/978-3-540-74958-5_38“},{”key“:”5782_CR50“,”unstructured“:”Tsoumakas,G.,Katakis,I.,&Vlahavas,I..(2008)。具有大量标签的域中的有效多标签分类。摘自ECML\/PKDD多维数据挖掘研讨会论文集(第21卷,第53\u201359页)。“}”,{“issue”:“3”,“key”:“”5782_CR51“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”1“,”doi“:”10.4018\/jdwm.2007070101“,“volume”:“3”,“author”:“G Tsoumakas”,“year”:“2007”,“unstructured”:“Tsoumkas,G.,&Katakis,I.(2007)。多标签分类:概述。《国际数据仓库与挖掘杂志》,3(3),1\u201313.“,”期刊标题“:”国际数据仓库和挖掘杂志“},{”期刊“:”七月“,”关键词“:”5782_CR52“,”首页“:”2411“,”卷“:”12“,”作者“:”G Tsoumakas“,”年份“:”2011“,”非结构化“:”Tsoumkas,G.,Spyromitros-Xioufis,E.,Vilcek,J.,&Vlahavas,I.(2011)Mulan:一个用于多标签学习的java库。《机器学习研究杂志》,12(Jul),2411\u20132414。“,“Journal-title”:“Journal of Machine Learning Research”},{“key”:“5782_CR53”,“unstructured”:“Wang,H.,Wang,J.,Wang-J.,Zhao,M.,Zhang,W.,Zhang-F.,et al.(2017)。Graphgan:生成对抗网的图形表示学习。ArXiv预印本ArXiv:1711.08267。”}、{“key”:5782_CR54“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Wang,J.、Yang,Y.、Mao,J.,Huang,Z.、Huang、C.和Xu,W.(2016)。CNN-RNN:多标签图像分类的统一框架。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,第2285\u20132294页。电气与电子工程师协会。“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2016.251“},{”issue“:”9“,”key“:”5782_CR55“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“1901”,“DOI”:“10.1109\/TPAMI.2015.2491929”,“volume”:“38”,“author”:“Y 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