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题名三角距离相关性的标签分布学习
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作者
黄雨婷
徐媛媛
张恒汝
闵帆
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机构
西南石油大学计算机科学学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021年第3期449-458,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61902328).
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文摘
针对标签相关性的表征问题,提出一种基于三角距离相关性的标签分布学习算法。首先,构建距离映射矩阵,描述标签分布和特征矩阵之间的映射关系。其次,设计新的三角距离,以表征标签之间的相关性。最后,结合标签相关性,设计基于Kullback-Leibler散度的目标函数。在8个数据集上的实验结果表明,与8种主流算法相比,本文提出的算法在6个准确性指标上占优势。
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关键词
标签分布学习
标签相关性
三角距离
距离映射矩阵
多标签学习
最大熵模型
Kullback-Leibler散度
L-BFGS方法
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Keywords
label distribution learning
label correlation
triangular distance
distance mapping matrix
multi-label learning
maximum entropy model
Kullback-Leibler divergence
L-BFGS method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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