【摘 要】
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在多标签学习中,标签相关性是不可或缺的。当标签缺损只能观察到一部分标签时,很难判断标签之间的相关性。具有全局与局部标签相关性的多标签(GLOCAL)算法通过学习潜在标签和
【机 构】
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安庆师范大学计算机与信息学院,安徽省高校智能感知与计算重点实验室
【基金项目】
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安徽省高校重点科研项目(KJ2017A352)
论文部分内容阅读
在多标签学习中,标签相关性是不可或缺的。当标签缺损只能观察到一部分标签时,很难判断标签之间的相关性。具有全局与局部标签相关性的多标签(GLOCAL)算法通过学习潜在标签和引入标签流行正则化项,同时利用全局和局部标签相关性来解决标签缺损问题。但是该算法在通过低秩分解学习潜在标签以及原始标签与潜在标签的关联性时,初始化的低秩矩阵是随机获取的,这导致该算法结果并不稳定。基于此,利用K-means算法对原始标签进行聚类,获得的聚类中心矩阵将能更好地表现出原始标签与潜在标签之间的相关性。实验结果表明,本文的算法是合
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