三角距离相关性的标签分布学习

• 作者: 黄雨婷 徐媛媛 张恒汝 闵帆
• 来源期刊: 智能系统学报
• 关键词: 标签分布学习 标签相关性 三角距离 距离映射矩阵 多标签学习 最大熵模型 Kullback-Leibler散度 L-BFGS方法
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 机器感知与模式识别|Machine Perception and Pattern Recognition
• 页码范围: 449-458
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.202001027

摘要

针对标签相关性的表征问题,提出一种基于三角距离相关性的标签分布学习算法.首先,构建距离映射矩阵,描述标签分布和特征矩阵之间的映射关系.其次,设计新的三角距离,以表征标签之间的相关性.最后,结合标签相关性,设计基于Kullback-Leibler散度的目标函数.在8个数据集上的实验结果表明,与8种主流算法相比,本文提出的算法在6个准确性指标上占优势.