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針對(duì)多標(biāo)記學(xué)習(xí)分類(lèi)問(wèn)題，算法適應(yīng)方法將其轉(zhuǎn)化為排序問(wèn)題，并將輸出標(biāo)記按照其與示例的相關(guān)性進(jìn)行排序，該類(lèi)方法取得了較好的分類(lèi)效果。基于間隔準(zhǔn)則提出一種多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法，通過(guò)優(yōu)化模型在示例的相關(guān)標(biāo)記集合中最小輸出與不相關(guān)標(biāo)記集合中最大輸出的間隔損失來(lái)進(jìn)行標(biāo)記排序。在此基礎(chǔ)上，為充分利用全部標(biāo)記信息，提出一種改進(jìn)的優(yōu)化排序多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法，分別優(yōu)化模型在示例的相關(guān)標(biāo)記集合中平均輸出與不相關(guān)標(biāo)記集合中最大輸出的間隔損失，以及優(yōu)化模型在相關(guān)標(biāo)記集合中最小輸出與不相關(guān)標(biāo)記集合中平均輸出的間隔損失，從而實(shí)現(xiàn)標(biāo)記排序。在模型的參數(shù)學(xué)習(xí)過(guò)程中，使用改進(jìn)的次梯度 Pegasos算法進(jìn)行優(yōu)化。將所提2種算法與ML-RBMLL、ML-KNN多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法在4個(gè)多標(biāo)記數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，在HL、RL等5種不同的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則下，2種算法均能與對(duì)比算法取得相近的分類(lèi)性能。
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