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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Alternative Decomposition Techniques for Label Ranking

verfasst von : Massimo Gurrieri, Philippe Fortemps, Xavier Siebert

Erschienen in: Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems

Verlag: Springer International Publishing

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This work focuses on label ranking, a particular task of preference learning, wherein the problem is to learn a mapping from instances to rankings over a finite set of labels. This paper discusses and proposes alternative reduction techniques that decompose the original problem into binary classification related to pairs of labels and that can take into account label correlation during the learning process.

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Metadaten
Titel
Alternative Decomposition Techniques for Label Ranking
verfasst von
Massimo Gurrieri
Philippe Fortemps
Xavier Siebert
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems

Print ISBN: 978-3-319-08854-9

Electronic ISBN: 978-3-319-08855-6

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-08855-6_47

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