计算机应用

作者：程玉胜, 钱坤, 王一宾, 赵大卫

单位：1. 安庆师范大学 计算机与信息学院, 安徽 安庆 246011;2. 安徽省高校智能感知与计算重点实验室(安庆师范大学), 安徽 安庆 246011

关键词：多标签学习,萤火虫方法,标签相关性,多标签懒惰学习算法,极限学习机

基金：安徽省高校重点科研项目（KJ2017A352）；安庆师范大学科研创新团队建设计划。

已有的多标签懒惰学习算法（IMLLA）在利用近邻标签时因仅考虑了近邻标签相关性信息，而忽略相似度的影响，这可能会使算法的鲁棒性有所降低。针对这个问题，引入萤火虫方法，将相似度信息与标签信息相结合，提出一种融合萤火虫方法的多标签懒惰学习算法（FF-MLLA）。首先，利用Minkowski距离来度量样本间相似度，从而找到近邻点；然后，结合标签近邻点和萤火虫方法对标签计数向量进行改进；最后，使用奇异值分解（SVD）与核极限学习机（ELM）进行线性分类。该算法同时考虑了标签信息与相似度信息从而提高了鲁棒性。实验结果表明，所提算法较其他的多标签学习算法有一定优势，并使用统计假设检验与稳定性分析进一步说明所提出算法的合理性与有效性。

来源：2019年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

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