基本信息

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文档摘要

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基于频繁项集的多标签分类算法：理论、创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化信息爆炸的时代，数据呈现出海量增长且复杂多变的态势，多标签分类作为机器学习领域的重要研究方向，在众多实际应用场景中发挥着关键作用。与传统的单标签分类不同，多标签分类旨在为一个样本同时分配多个相关标签，以更精准、全面地描述样本的特性。例如，在新闻文本分类任务中，一篇新闻报道可能同时涉及政治、经济、国际事务等多个领域；在图像识别领域，一幅图片可能包含人物、风景、建筑等多种元素，需要同时标注多个类别标签；在生物信息学中，一个基因可能与多种疾病或生物功能相关联。这些实际应用场景的需求推动了多标签分类技术的