多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法及其在標(biāo)簽推薦中應(yīng)用研究

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1、劣參未)

2、p／一，l碩士學(xué)位論文多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法及其在標(biāo)簽推薦中應(yīng)用研究ResearchonMulti--labelLearningAlgorithmsandApplicationstoTagRecommendations作者：何穎婧導(dǎo)師：王志海北京交通大學(xué)2014年3月學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書fIIIIIIIUUIIlllIY2603502本學(xué)位論文作者完全了解北京交通大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定．特授權(quán)北京交通大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，提供閱覽服務(wù)，并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編以供查閱和借閱．同意學(xué)校向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤．

3、(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明)學(xué)位論文作者簽名：4百潁嫡簽字日期：wI炒年p3月12日導(dǎo)師簽名：∑等蟛。簽字日期：細(xì)，爭年多月／妒日中圖分類號：TPl81UDC：004．8北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼：10004密級：公開多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法及其在標(biāo)簽推薦中應(yīng)用研究ResearchonMulti—labelLearningAlgorithmsandApplicationstoTagRecommendations作者姓名：何穎婧導(dǎo)師姓名：王志海學(xué)位類別：工學(xué)學(xué)科專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)號：11120442職稱：教授學(xué)位級別：碩士研究方向：數(shù)據(jù)挖掘北京交通大學(xué)2014年3月致謝本論文的工作

4、是在我的導(dǎo)師王志海教授的悉心指導(dǎo)下完成的，王志海教授嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和科學(xué)的工作方法給了我極大的幫助和影響．在此衷心感謝三年來王志海老師對我的關(guān)心和指導(dǎo)．瞿有利老師悉心指導(dǎo)我們完成了實(shí)驗(yàn)室的科研工作，在學(xué)習(xí)上和生活上都給予了我很大的關(guān)心和幫助，在此向瞿有利老師表示衷心的謝意．在實(shí)驗(yàn)室工作及撰寫論文期間，李哲、付彬、張培倩等同學(xué)對我論文中的研究工作給予了熱情幫助，在此向他們表達(dá)我的感激之情．在兩年半的研究生生活期間，張倩、卜夢醒、張康潔等同學(xué)對我的日常生活提供了極大的幫助，在此向她們表示真摯的感謝．另外也感謝家人，他們的理解和支持使我能夠在學(xué)校專心完成我的學(xué)業(yè)．中文摘要信息技術(shù)的飛速發(fā)展帶來了信息

5、過載問題，它使用戶很難從海量的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息．自動分類作為解決信息過載問題的有效手段，已經(jīng)在眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用．傳統(tǒng)的分類都假設(shè)實(shí)例只與一個標(biāo)記相關(guān)，而在類似文本、圖像、視頻等領(lǐng)域中，實(shí)例通常都與多個標(biāo)記相關(guān)，傳統(tǒng)的分類算法也就不再適用，因此對多標(biāo)記數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)成為重要的研究課題．標(biāo)簽推薦則隨著標(biāo)簽網(wǎng)站的迅速發(fā)展成為熱門的研究問題之一．本文主要研究多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法，并根據(jù)多標(biāo)記學(xué)習(xí)與標(biāo)簽推薦的預(yù)測結(jié)果都是多個元素的特點(diǎn)，對多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法在標(biāo)簽推薦中的應(yīng)用展開相關(guān)的研究．本文首先對多標(biāo)記學(xué)習(xí)與標(biāo)簽推薦的概念進(jìn)行闡述，分別總結(jié)了多標(biāo)記學(xué)習(xí)與標(biāo)簽推薦的相關(guān)算法，并分析了各算法的優(yōu)缺點(diǎn)．其次，提出

6、了基于標(biāo)記間關(guān)系的多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法，該算法對元級特征進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的簡化元級特征保留了元級特征能夠表示實(shí)例與標(biāo)記的關(guān)系的特點(diǎn)，同時減少了輸入空間的維度．在此基礎(chǔ)上，該算法提出結(jié)合簡化的元級特征以及標(biāo)記空間得到標(biāo)記間關(guān)系矩陣的方法，預(yù)測階段結(jié)合該矩陣與簡化的元級特征得到預(yù)測結(jié)果．在多標(biāo)記數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠有效的利用標(biāo)記間的關(guān)系，且更適用于對標(biāo)記間依賴關(guān)系較強(qiáng)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類．最后，根據(jù)標(biāo)簽推薦的特點(diǎn)，對多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法的部分實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了改進(jìn)，提出了用于標(biāo)簽推薦的多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法．訓(xùn)練階段，提出了以標(biāo)簽共現(xiàn)次數(shù)來計(jì)算標(biāo)簽間關(guān)系矩陣的方法．推薦階段，提出了以標(biāo)簽向量來表示用戶與資源的歷史

7、信息，結(jié)合該標(biāo)簽向量與標(biāo)簽問關(guān)系矩陣得到推薦的標(biāo)簽集合．在標(biāo)簽數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該改進(jìn)算法相較于其他標(biāo)簽推薦算法，較好的利用了標(biāo)簽問關(guān)系，推薦的標(biāo)簽集合更準(zhǔn)確．關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；分類；多標(biāo)記；推薦系統(tǒng)；標(biāo)簽推薦分類號：TPl81ABSTRACTTherapiddevelopmentofinformationtechnologyhasbroughttheinformationoverloadproblem，whichresultsthatit’Shardforuserstogetusefulinformationfrommassivedata．Automaticclassification

8、iSoneoftheeffectivemeanstosolvetheproblemandithasbeenwidelyusedinmanyareas．Traditionalclassificationusuallyassumesthatinstancesareassociatedwimonlyonelabel．However,insomeareasinstancesareusuallyassoci