一种层链式多标签学习模型

发明专利有效专利

申请号：
CN202110719812.1
IPC分类号：G06N20/00
申请日期：
2021-06-28
申请人：
昆明理工大学

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著录项信息

专利名称	一种层链式多标签学习模型
申请号	CN202110719812.1	申请日期	2021-06-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-14	公开/公告号	CN113392982A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N20/00	IPC分类号	G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	昆明理工大学	申请人地址	云南省昆明市呈贡区景明南路727号昆明理工大学呈贡校区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	昆明理工大学	当前权利人	昆明理工大学
发明人	殷继彬;赵鹏飞
代理机构	安徽思沃达知识产权代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种层链式多标签学习模型，涉及样本数据处理技术领域，包括以下步骤预先对多标签学习任务的数据集进行分析，并将数据标签集中的标签进行层链划分；基于层链划分，进行将第一层链的标签输入分类器模型进行学习与预测，得到第一层的预测标签信息；将第一层链的标签组合并将其作为新的特征对数据集样本维度进行扩充；将扩充后的数据集放入第二层链的分类器模型进行进一步的学习与预测。本发明通过对标签集中标签的层链划分操作，能够更好地考虑与挖掘标签间的潜在关联性，对于复杂多标签任务以及标签关联性高的多标签任务能够对数据和标签信息进行更为充分的理解与学习。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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