Multi-label learning: a review of the state of the art and ongoing research

Author:

Gibaja Eva1,Ventura Sebastián12

Affiliation:

1. Department of Computer Sciences and Numerical Analysis; University of Córdoba, Córdoba; Spain

2. King Abdulaziz University, Jeddah; Saudi Arabia

Funder

Ministry of Science and Technology project

Publisher

Wiley

Subject

General Computer Science

Reference270 articles.

1. A Review On Multi-Label Learning Algorithms;Zhang;IEEE Trans Knowl Data Eng,2014

2. http://lpis.csd.auth.gr/workshops/mld09/mld09.pdf 2009

3. http://cse.seu.edu.cn/conf/MLD10/files/MLD'10.pdf 2010

4. http://nips.cc/Conferences/2013/Program/event.php?ID=3707 2013

5. Special issue on learning from multi-label data Mach Learn 2012 88

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