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针对多标记学习中特征噪声和标记噪声经常共同出现的问题,提出了一种图趋势过滤诱导的噪声容错多标记学习模型(GNTML)。该模型通过组稀疏约束桥接增强的标记,从而同时容忍特征噪声和标记噪声。模型的关键之处在于标记增强矩阵的学习。为了在混合噪声场景下学习到合理的标记增强矩阵,首先通过引入图趋势过滤(GTF)机制来容忍含噪示例特征与标记之间关联的不一致性,从而减轻特征噪声对标记增强矩阵学习的影响;然后通过引入组稀疏约束的标记保真惩罚来减轻标记噪声对标记增强矩阵学习的影响,同时引入标记关联矩阵的稀疏约束来刻画