大数据环境下基于关联规则的多标签学习算法

摘要

传统单标签挖掘技术研究中,每个样本只属于一个标签且标签之间两两互斥。而在多标签学习问题中,一个样本可能对应多个标签,并且各标签之间往往具有关联性。目前,标签间关联性研究逐渐成为多标签学习研究的热门问题。首先为适应大数据环境,对传统关联规则挖掘算法Apriori进行并行化改进,提出基于Hadoop的并行化算法Apriori_ING,实现各节点独立完成候选项集的生成、剪枝与支持数统计,充分发挥并行化的优势;通过Apriori_ING算法得到的频繁项集和关联规则生成标签集合,提出基于推理机的标签集合生成算法IETG。然后,将标签集合应用到多标签学习中,提出多标签学习算法FreLP。FreLP利用关联规则生成标签集合,将原始标签集分解为多个子集,再使用LP算法训练分类器。通过实验将FreLP与现有的多标签学习算法进行对比,结果表明在不同评价指标下所提算法可以取得更好的结果。