【摘 要】
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标记学习（multi-labellearning，MLL)任务处理一个示例对应多个标记的情况，其目标是学习一个从示例到相关标记集合的映射.在MLL中，现有方法一般都是采用均勾标记分布假设，也就是各
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,计算机网络和信息集成教育部重点实验室（东南大学）,软件新技术与产业化协同创新中心（南京大学）,无线通信技术协同创新中心（东南大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(61622203);江苏省自然科学基金杰出青年基金项目(BK20140022)~~
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标记学习（multi-labellearning，MLL)任务处理一个示例对应多个标记的情况，其目标是学习一个从示例到相关标记集合的映射.在MLL中，现有方法一般都是采用均勾标记分布假设，也就是各个相关标记（正标记）对于示例的重要程度都被当作是相等的.然而，对于许多真实世界中的学习问题，不同相关标记的重要程度往往是不同的.为此，标记分布学习将不同标记的重要程度用标记分布来刻画，已经取得很好的效果.但是很多数据中却仅包含简单的逻辑标记而非标记分布.为解决这一问题，可以通过控掘训练样本中兹含的标记重要性差异信
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