一种利用关联规则挖掘的多标记分类算法

摘要：

多标记学习广泛存在于现实生活中,是当今机器学习领域的研究热点.在多标记学习框架中,每个对象由一个示例构成,但可能同时属于多个类别标记,并且各个标记之间相互关联,所以挖掘多标记之间的关联性对于多标记学习框架具有重要的意义.首先对经典的关联规则算法进行改进,提出了基于矩阵分治的频繁项集挖掘算法,并证明了该算法挖掘频繁项集的正确性;进而将该算法应用于多标记学习框架中,分别提出了基于全局关联规则挖掘和局部关联规则挖掘的多标记分类算法;最后对所提出的算法与现有多标记算法进行实验对比,结果表明,算法在5种不同的评价准则下能够取得更好的效果.

关键词：多标记学习、关联规则、矩阵分治、频繁项集

所属期刊栏目：28

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61773208,61403200,71671086;浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室资助项目OBDMA201602National Natural Science Foundation of China61773208,61403200,71671086;Foundation of Key Laboratory of Oceanographic Big Data Mining and Application of Zhejiang ProvinceOBDMA201602

在线出版日期：2017-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：2865-2878