1、较差。文献中采用拷贝和带权重拷贝方法对进行,江苏大学硕士学位论文吕小勇，石洪波基于频繁项集多标签文本分类算法计算机工程毛国君，段立娟数据挖掘原理与算法第二版清华大学出版社，元昌安，邓松数据挖掘原理与应用电子工业出版社，闭小梅，闭瑞华算法综述科技创新导报杨学兵，张俊决策树算法及其核心技术计算机技术与发展，范敏基于贝叶斯网络学习与决策方法研究及应用重庆大学，王利民贝叶斯学习理论中若干问题研究吉林大学，朱玉全，宋余庆，杨鹤标，陈健美基于频繁模式树关联分类规则挖掘算法江苏大学学报自然科学版，丘，江苏大学硕士学位论文摘要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。
2、整，提出了相应增量式多标签分类算法。论文主要研究工作包括以下几个方面介绍了多标签分类问题研究现状，阐述了基于关联规则分类方法研究进展。总结了分类关联规则以及关联分类方法基本思想和相关技术。提出了种基于关联规则多标签分类方法，该方法通过挖掘样本数据库中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些关键问题提出了相应解决方案。实验结果表明，与现有些经典多标签分类算法相比，算法具有良好性能。针对实际应用中相应参数需要不断被调整情况，提出了种增量式多标签关联分类算法。该算法能够充分利用旧支持度下频繁项目集来高效生成新支持度下所有频繁项目集，从而得到新支持度。
3、类算法不断地被提出，并在些领域中得到了成功应用，如基于决策树分类方法贝叶斯分类方法基于神经网络分类方法最临近分类方法基于关联规则分类方法等。从表面上看来，多标签分基于关联规则多标签分类研究类和单标签分类具有很大相似性，两者目都是对待测数据所包含标签进行甄别，单标签分类是多标签分类问题个特例。然而多标签分类问题中标签间关系如相关性共现性等标签和数据分布不均衡性等问题将导致现有面向单标签分类问题方法并不能直接用来处理多标签分类问题因而，如何设计出有效多标签分类算法已成为分类领域中个研究热点，多标签分类技术研究具有十分重要理论意义和广泛应用前景,。国内外研究进展概述多。
4、，分类所面临数据已呈现出多标签特性，多标签分类己成为分类研究中个重要研究方向。与单标签分类问题不同是，多标签分类问题目标是寻找与待测数据相联系标签集或组标签，而不是单标签。长期以来，单标签分类问题得到了广泛而深入研究，专家们提出了多种性能较好分类算法，但是现有面向单标签分类问题算法并不能直接用来处理多标签问题。因此，如何设计出有效多标签分类算法已成为分类领域中个研究热点。论文介绍了多标签分类问题研究现状相关技术，重点探讨了基于关联规则多标签分类方法，并就多标签分类算法中所存在些不足，提出了相应解决方案。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。
5、域中个研究热点，多标签分类技术研究具有十分重要理论意义和广泛应用前景,。国内外研究进展概述多标签分类国内外研究进展近年来，多标签分类问题得到众多学者广泛关注和研究。其解决方法主要分为两类，类是基于问题转化方法，另类是基于算法转化方法。基于问题转化方法主要有系列等。系列算法试图利用已有基于单标签分类方法来解决多标签分类问题，即在训练之前次性地将中所有包含多个标签训练数据样本转换成单标签数据，经过相应处理后，算法所面对训练数据样本集均为单标签样本集，从而将多标签分类问题转化为单标签分类问题。算法是种典型方法，它将每个标签预测看作个独立单分类问题，并为每个标签训练构建。
6、域中。它在金融零售业工业。医疗和政府等行业都取得了良好社会效益和经济效益，具有广阔开发和应用前景。分类是数据挖掘技术中个重要研究分支，它旨在通过训练数据样本集来构造个分类函数或分类器，并利用该分类函数或分类器给待测数据赋予个标签或多个标签。在传统被称为多类单标签分类问题中，每个数据只含有个与之对应标签。然而，江苏大学硕士学位论文摘要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，多标签分类己成为分类研究中的个重要研究方向。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组标签，而不是单标签。
7、已经无法满足这种要求，数据迅速累积与数据处理方法落后矛盾越来越凸显，人们希望可以通过对已经收集数据进行分析来帮助我们在科学研究商业决策等领域做出正确决策。数据挖掘是为了满足这种要求而产生和发展起来种新型数据处理技术。在本质上，数据挖掘是种用来发现知识技术，是个从海量数据中提取有用信息过程。自世纪末提出以来，数据挖掘技术引起了众多专家学者重视，并将其应用到许多领域中。它在金融零售业工业。医疗和政府等行业都取得了良好社会效益和经济效益，具有广阔开发和应用前景。分类是数据挖掘技术中个重要研究分支，它旨在通过训练数据样本集来构造个分类函数或分类器，并利用该分类函数或分类。
8、扩大，从而积累了大量不同形式数据资料，并在很多领域创建了数据仓库。在这些行业累积海量数据中通常隐含着多种多样有用信息，这些信息无法通过人们直觉和知识来发现。如何从海量数据中提取对我们有价值信息，传统数据库技术已经无法满足这种要求，数据迅速累积与数据处理方法落后矛盾越来越凸显，人们希望可以通过对已经收集数据进行分析来帮助我们在科学研究商业决策等领域做出正确决策。数据挖掘是为了满足这种要求而产生和发展起来种新型数据处理技术。在本质上，数据挖掘是种用来发现知识技术，是个从海量数据中提取有用信息过程。自世纪末提出以来，数据挖掘技术引起了众多专家学者重视，并将其应用到许多。
9、个独立分类器，用全部训练数据对每个分类器进行训练。这种方法忽略了标签之间相互关系，得到分类效果较差。文献中采用拷贝和带权重拷贝方法对进行，丘基于关联规则多标签分类研究,江苏大学硕士学位论文第章绪论研究背景与意义随着计算机技术和网络行业迅速发展，诸如企业科研机构和政府部门等行业能够更加快捷地利用计算机和网络与外界交换信息，他们所拥有数据库规模范围和深度均在不断地扩大，从而积累了大量不同形式数据资料，并在很多领域创建了数据仓库。在这些行业累积海量数据中通常隐含着多种多样有用信息，这些信息无法通过人们直觉和知识来发现。如何从海量数据中提取对我们有价值信息，传统数据库技。
10、标签分类国内外研究进展近年来，多标签分类问题得到众多学者广泛关注和研究。其解决方法主要分为两类，类是基于问题转化方法，另类是基于算法转化方法。基于问题转化方法主要有系列等。系列算法试图利用已有基于单标签分类方法来解决多标签分类问题，即在训练之前次性地将中所有包含多个标签训练数据样本转换成单标签数据，经过相应处理后，算法所面对训练数据样本集均为单标签样本集，从而将多标签分类问题转化为单标签分类问题。算法是种典型方法，它将每个标签预测看作个独立单分类问题，并为每个标签训练构建个独立分类器，用全部训练数据对每个分类器进行训练。这种方法忽略了标签之间相互关系，得到分类效。
11、给待测数据赋予个标签或多个标签。在传统被称为多类单标签分类问题中，每个数据只含有个与之对应标签。然而，在实际应用中，由于客观事物本身复杂性，个数据可能同时包含多个不同标签，相应分类问题被称作为多标签分类问题，比如在文本分类中，个文本可以同时被赋予“新闻”和“经济”等多个标签在风景图分类中，幅图像可以同时拥有“树林”“山峰”“草原，等主题在医学图像分类中，张医学图像可同时包含与“糖尿病”“前列腺”等疾病相关信息,。与单标签分类问题不同是，多标签分类问题目标是寻找与待测数据相联系标签集或组标签，而不是单标签。长期以来，单标签分类问题得到了广泛而深入研究，各种性能较好。
12、下多标签精确关联分类规则。理论与实验结果表明，算法具有较好性能。针对实际应用中训练样本数据库需要不断更新情况，提出了种增量式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基于关联规则多标签分类研究库中频繁多标签关联分类规则。理论与实验结果表明，该算法具有良好性能。关键词多标签，分类，关联规则，频繁项目集，增量式江苏大学硕士学位论文丘基于关联规则多标签分类研究,江苏大学硕士学位论文第章绪论研究背景与意义随着计算机技术和网络行业迅速发展，诸如企业科研机构和政府部门等行业能够更加快捷地利用计算机和网络与外界交换信息，他们所拥有数据库规模范围和深度均在不断。
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