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Learning Label Correlations for Multi-Label Online passive aggressive Classification Algorithm

Wuhan University Journal of Natural Sciences 2024年第1期29卷 51-58页

作者： ZHANG Yongwei Nanjing NARI Intelligent Transport Technology Co. Ltd.Nanjing 210061JiangsuChina

Label correlations are an essential technique for data mining that solves the possible correlation problem between different labels in multi-label *** this technique is widely used in multi-label classification problems,batch learning deals with most issues,which consumes a lot of time and space *** traditional batch learning methods,online learning represents a promising family of efficient and scalable machine learning algorithms for large-scale ***,existing online learning research has done little to consider correlations between *** the basis of existing research,this paper proposes a multi-label online learning algorithm based on label correlations by maximizing the interval between related labels and unrelated labels in multi-label *** evaluate the performance of the proposed algorithm on several public *** show the effectiveness of our algorithm.

关键词： label correlations passive aggressive multi-label classification online learning

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