一种适应于非完备标签数据和标签关联性的多标签分类方法

多标签分类已在很多领域得到了实际应用，所用标签大多具有很强的关联性，甚至存在非完备标签或部分标签遗失。然而，现有的多标签分类算法难以同时处理这两种情况。基于此，提出一种新的概率模型处理方法，实现同时对具有标签关联性和遗失标签情况进行多标签分类。该方法可以自动获知和掌握多标签的关联性。此外，通过整合遗失的标签信息，该方法能够提供一个自适应策略来处理遗失的标签。在完备标签和非完备标签的数据上进行实验，结果表明，与现有的多标签分类算法相比，提出的方法得到了较好的分类预测评价值。