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拉胡阿里·古蒂

一种新的基于核的多标签数据集分类算法。 （英语） Zbl 1390.68527号

阿拉伯的。科学杂志。工程师。 41，第3期，759-771（2016）.
摘要：随着丰富在线内容的出现，需要高效的信息检索系统。应用程序内容包括富文本、语音、静态图像和视频。这些内容，无论是存储的还是查询的，都可以同时分配给许多类或标签。这就需要使用多标签分类技术。本文提出了一种新的基于核的多标签分类算法。这种新的分类方案结合了类协同表示和边缘最大化的概念。在多标签数据集中，使用现有类（或标签）之间的协作来表示信息内容。区分性内容表示是通过最大化类间的裕度来实现的。使用公共域多标签数据集，该分类方案在更高的分类精度和更低的汉明损失方面优于现有同类方案。所得结果证实了使用类协作表示和类间边缘最大化的区分性内容表征对多标签分类性能的积极影响。

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62-07 数据分析（统计）（MSC2010）
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

多标签学习;标签电源组;二进制相关性;协作表示;类间利润最大化;多标签分类;多标签数据集

软件：

PRMLT公司;ML-KNN公司;MEKA公司;MULAN公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Ghouti}，阿拉伯。科学杂志。工程41，No.3，759--771（2016；Zbl 1390.68527）
全文： 内政部

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