复杂数据背景下的多标记学习研究进展

来源：计算机工程与应用杂志2026年第11期北京时间：

作者：杜国栋, 王敖, 路鹏伟, 叶倩芝, 张佳

单位：1.燕山大学 信息科学与工程学院，河北 秦皇岛 066004；2.暨南大学 信息科学技术学院，广州 510632；

摘要：多标记学习是机器学习领域中的一种重要学习范式，其在许多实际应用中展现出先进的性能。以大规模、信息不完备、多维度和动态演化等为主要特征的复杂数据给多标记学习带来了重大挑战。因此，有必要依据复杂数据背景下不同学习任务的特点对多标记学习方法进行更为精细的设计。为此，详细分析了多标记数据复杂性的来源并系统综述了复杂数据背景下的多标记学习研究进展；介绍了多标记学习的问题定义、学习形式和发展趋势。围绕着“标记”“特征”和“样本”三个层面对多标记数据的复杂性进行探讨。对复杂数据背景下的多标记学习算法进行了详细的归纳、阐述和分析；总结了面临的挑战和未来可能的研究方向。

关键词：多标记学习,标记复杂性,特征复杂性,样本复杂性

基金资助：河北省自然科学基金（F2025203073）；河北省教育厅科学研究项目（QN2025001）；燕山大学基础创新科研培育项目（2024LGQN004）；河北省创新能力提升计划项目（22567626H）；中央高校基本科研业务费专项资金（21625110）。