%0 Journal Article
%T 基于双标签集的标签匹配集成学习算法
%A 张丹普
%A 王莉莉
%A 付忠良
%A 李昕
%J 计算机应用
%D 2014
%X ？当标识示例的两个标签分别来源于两个标签集时，这种多标签分类问题称之为标签匹配问题，目前还没有针对标签匹配问题的学习算法。尽管可以用传统的多标签分类学习算法来解决标签匹配问题，但显然标签匹配问题有其自身特殊性。通过对标签匹配问题进行深入的研究，在连续adaboost(realadaptiveboosting)算法的基础上，基于整体优化的思想，采用算法适应的方法，提出了基于双标签集的标签匹配集成学习算法，该算法能够较好地学习到标签匹配规律从而完成标签匹配。实验结果表明，与传统的多标签学习算法用于解决标签匹配问题相比，提出的新算法不仅缩小了搜索的标签空间的范围，而且最小化学习误差可以随着分类器个数的增加而降低，进而使得标签匹配分类更加快速、准确。
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract17492.shtml