多标签分类中标签编码算法研究.pdf

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5、性声明本人郑重声明；所提交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果、。本论文中除引文外，所有实验数据和有关材料均是真实的。本论文中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或其它机构己经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究所做的贡献均己在论文中作了声明并表示了谢意。１学位论文作者签名：日期；＞５、学位论文使用授权声明研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属南京师范大学。学校有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可Ｗ借阅或上网、公布本学位论文的部分或全部内容，可采用影印复印等手段保存、汇编本学位论文。学校

6、可向国家有关机关或机构送交论文的电子和纸质文档（保密论文在解密后遵守此规定），允许论文被查阅和借阅。；本学位论文属于保密论文保密论文注释，密级；保密期限为年。学位论文作者签名；指导教１：巧每！币签名曰期；；曰期Ｖ心叫摘要一在多标签分类中，个样本可能同时包含多个标签，多个标签之间可存在相互重叠。随着数据集的标签维度增高，性问题会导致分类算法的！＾及标签稀疏，计算复杂度增加，对标签空间的编码研究是多标签分类中，分类性能下降。因此非常重要的过程。，主要分为标签压缩类方法标签空间的编码方法，标签扩张类方法Ｗ及标

7、签特征同时压缩的方法。本文从标签压缩的角度，提出了两种用于多标签编码的模型；（１）最大化标签与特征之间依赖度的标签编码模型（ＬＣＣＭＤ）；该模型采用－Ｓｃｈｍ陆化ｅｒｔｉ出独立性准则来度量特征空间与标签空间的依赖度，通过最大化依赖度求解出标签空间的最优投影，从而实现对标签空间的线性编码与解码（２）；一基于对称网络的标签编码模型（ＬＣＣＳＮ）：该模型构建个五层的对称自动编码网络，然后采用极限学习机的思想来训练该网络，求解出对称网络的最优权值，从而实现对标签空间非线性的编码与解码。在算法的实验部分，主要收集了１０个多标签分类算法的评