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針對多標記學習分類問題，算法適應方法將其轉化為排序問題，并將輸出標記按照其與示例的相關性進行排序，該類方法取得了較好的分類效果。基于間隔準則提出一種多標記學習算法，通過優化模型在示例的相關標記集合中最小輸出與不相關標記集合中最大輸出的間隔損失來進行標記排序。在此基礎上，為充分利用全部標記信息，提出一種改進的優化排序多標記學習算法，分別優化模型在示例的相關標記集合中平均輸出與不相關標記集合中最大輸出的間隔損失，以及優化模型在相關標記集合中最小輸出與不相關標記集合中平均輸出的間隔損失，從而實現標記排序。在模型的參數學習過程中，使用改進的次梯度 Pegasos算法進行優化。將所提2種算法與ML-RBMLL、ML-KNN多標記學習算法在4個多標記數據集上進行對比實驗，結果表明，在HL、RL等5種不同的評價準則下，2種算法均能與對比算法取得相近的分類性能。
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