基于标签特征和相关性的多标签分类算法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第4期北京时间：

作者：李 锋，杨有龙

单位：西安电子科技大学 数学与统计学院，西安 710126

摘要：针对标签特有特征和标签相关性的有效利用，提出了一种新的多标签算法LSFLC，它可以有效地集成标签特有特征和标签相关性。首先，对于每个标签，通过重采样技术生成新的正类实例以扩充其正类实例的数目；其次，通过特征映射函数将原始特征空间转换为特定的特征空间，得到每个标签的标签特征集；然后，对于每个标签，找到与其最相关标签，通过复制该标签的正类实例来扩大标签特征集，这不仅丰富了标签的信息，而且在一定程度上改善了类不平衡的问题；最后，对于不同的数据集进行实验分析，实验结果表明该算法的分类效果更好。

关键词：多标签学习,局部标签相关性,标签特有特征,相关实例补充