【摘 要】
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本文针对多标记学习耗时大、很难处理大规模数据的问题,提出了一种哈希快速多标记学习算法（HFMLL）。该算法将哈希算法与多标记学习算法结合,采用局部敏感哈希算法快速获得每个
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学地理与生物信息学院
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本文针对多标记学习耗时大、很难处理大规模数据的问题,提出了一种哈希快速多标记学习算法（HFMLL）。该算法将哈希算法与多标记学习算法结合,采用局部敏感哈希算法快速获得每个样本的近邻样本,并通过最小独立置换的Min Hash算法快速找到每个标记的相关标记,根据其近邻样本及相关标记的信息,运用最大后验概率准则来预测新样本的标记集。实验表明HFMLL算法在保持较高分类性能的情况下,算法速度明显优于目前的多标记算法,可以广泛应用于大规模的数据集。
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