一种利用关联规则挖掘的多标记分类算法

发布时间：2018-07-27 15:02

【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.
[Abstract]:Multi-Marker Learning (MML) is widely used in real life and is a hot topic in the field of machine learning. In a multi-tag learning framework, each object is composed of an example, but may belong to multiple class tags at the same time, and each tag is associated with each other. Therefore, mining the correlation between multiple tags is of great significance to the framework of multi-label learning. Firstly, the classical association rules algorithm is improved, and the algorithm of mining frequent itemsets based on matrix division and conquer is proposed, and the correctness of mining frequent itemsets is proved, and then the algorithm is applied to the framework of multi-label learning. The classification algorithms based on global association rule mining and local association rule mining are proposed respectively. Finally, the experimental results show that the proposed algorithm is compared with the existing multi-label algorithm. The algorithm can achieve better results under five different evaluation criteria.
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【分类号】：TP181

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本文编号：2148203