【摘 要】
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在多标签分类任务中随着标签数量的增多,传统的基于隐含狄利克雷分布模型的方法往往会遇到可扩展性问题。为解决这一问题,提出一种基于划分子集的带标签隐含狄利克雷模型。通
【机 构】
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电子科技大学成都学院计算机系,西华师范大学计算机学院
【基金项目】
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四川省科技厅基金项目(172102210594)
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在多标签分类任务中随着标签数量的增多,传统的基于隐含狄利克雷分布模型的方法往往会遇到可扩展性问题。为解决这一问题,提出一种基于划分子集的带标签隐含狄利克雷模型。通过对数据划分子集降低算法的时间复杂度,在标签规模达到成百上千时灵活扩展模型,提高传统带标签狄利克雷模型的预测准确率。该方法被部署于大规模实验数据集上,与多个经典方法进行比对,实验结果表明,该方法具有良好的准确率和效率,是解决多标签学习问题的有效工具。
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