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本发明公开了一种层链式多标签学习模型，涉及样本数据处理技术领域，包括以下步骤：预先对多标签学习任务的数据集进行分析，并将数据标签集中的标签进行层链划分；基于层链划分，进行将第一层链的标签输入分类器模型进行学习与预测，得到第一层的预测标签信息；将第一层链的标签组合并将其作为新的特征对数据集样本维度进行扩充；将扩充后的数据集放入第二层链的分类器模型进行进一步的学习与预测。本发明通过对标签集中标签的层链划分操作，能够更好地考虑与挖掘标签间的潜在关联性，对于复杂多标签任务以及标签关联性高的多标签任务能够
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113392982 A
(43)申请公布日 2021.09.14
(21)申请号 202110719812.1
(22)申请日 2021.06.28
(71)申请人 昆明理工大学
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