文档介绍：学位论文作者签名:搬≯�年占月姣日独创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果,也不包含为获得江苏大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名:弓机将教师虢孑给少�勰旰笤耹��日年占月�日切�术期刊�馀贪�可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致,允许论文被查阅和借阅,同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询,授权中国学术期刊�馀贪�电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布��ǹ��授权江苏大学研究生处办理。本学位论文属于不保密团。
基于关联规则的多标签分类研究塞玉全麴授骆薇让篡扭应用蕉苤论文提交日期��生�衣畚拇鸨缛掌����愕└�旦生塞金迭���������指导教师作者姓名申请学位级别亟±学科�ㄒ�学位授予单位和日期且评阅人��年����鱼答辩委员会主席������������
摘要江苏大学硕士学位论文在图像分类及标注、文本及语音分类、基因功能分析等实际应用中,分类所面临的数据已呈现出多标签特性,多标签分类已成为分类研究中的一个重要研究方向。与单标签分类问题不同的是,多标签分类问题的目标是寻找与待测数据相联系的标签集或一组标签,而不是单一标签。长期以来,单标签分类问题得到了广泛而深入的研究,专家们提出了多种性能较好的分类算法,但是现有的面向单标签分类问题的算法并不能直接用来处理多标签的问题。因此,如何设计出有效的多标签分类算法已成为分类领域中的一个研究热点。论文介绍了多标签分类问题的研究现状、相关技术,重点探讨了基于关联规则的多标签分类方法,并就多标签分类算法中所存在的一些不足,提出了相应的解决方案。另外,考虑到实际应用中最小支持度和训练样本数据库需要不断地被调整,提出了相应的增量式多标签分类算法。论文的主要研究工作包括以下几个方面:�⒔樯芰硕啾昵┓掷辔侍獾难芯肯肿矗��隽嘶�诠亓9嬖虻姆掷喾椒ǖ难�究进展。总结了分类、关联规则以及关联分类方法的基本思想和相关技术。�⑻岢隽艘恢只�诠亓9嬖虻亩啾昵┓掷喾椒∕���,该方法通过挖掘样本数据库中的频繁项目集来构造多标签精确关联分类规则,并就挖掘过程中出现的一些关键问题提出了相应的解决方案。实验结果表明,与现有的一些经典多标签分类算法相比,算法����哂辛己玫男阅堋��⒄攵允导视τ弥邢嘤Σ问�枰2欢媳坏髡�那榭觯�岢隽艘恢衷隽渴蕉啾�签关联分类算法���。该算法能够充分利用旧支持度下的频繁项目集来高效生成新支持度下的所有频繁项目集,从而得到新支持度下的多标签精确关联分类规则。理论与实验结果表明,算法���具有较好的性能。�⒄攵允导视τ弥醒盗费�臼�菘庑枰2欢细�碌那榭觯�岢隽艘恢衷隽渴�的多标签关联分类算法���。该算法充分利用已有信息来发现最新训练数据”一。一
关键词:多标签,分类,关联规则,频繁项目集,增量式基于关联规则的多标签分类研究库中的频繁多标签关联分类规则。理论与实验结果表明,该算法具有良好的性能。�
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