"隨著社會需求的變化，越來越多的人工智能應(yīng)用涉及多標簽學習問題，如文本分類、語義標注、社交網(wǎng)絡(luò)、基因預測和疾病診療等，多標簽學習已成為當前人工智能領(lǐng)域的研究熱點之一。本書基于集成學習相關(guān)理論，圍繞多標簽局部依賴、多標簽缺失補全、極端量級多標簽學習、長尾多標簽學習和開放詞多標簽學習等一系列問題進行展開，提出了一系列高效的集成多標簽學習方法。我們提出了一種集成多標簽學習方法，該方法巧妙融合了多標簽學習與集成學習的優(yōu)勢，旨在克服傳統(tǒng)多標簽學習在多樣化應(yīng)用場景中面臨的挑戰(zhàn)。本書將詳細闡述方法在不同實際場景下的具體解決方案及其背后的技術(shù)支撐，同時，通過展示一些典型的實際應(yīng)用問題解決案例，來驗證提出方法在處理復雜、多維度標簽任務(wù)上的優(yōu)越性，為相關(guān)領(lǐng)域的研究與應(yīng)用提供了寶貴的參考和啟示。
本書可作為高等院校計算機科學、人工智能及機器學習專業(yè)師生的教學參考書，也可為大數(shù)據(jù)處理、人工智能應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域的專業(yè)人員、科技工作者及研究人員提供寶貴的實踐指南與理論參考。"