基于特征学习的多示例多标记学习：方法、应用与挑战.docx

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2025-07-13 发布于上海
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基于特征学习的多示例多标记学习：方法、应用与挑战

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化时代，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长，如何从海量且复杂的数据中提取有价值的信息，成为了机器学习、数据挖掘等领域面临的核心挑战。多示例多标记学习（Multi-InstanceMulti-LabelLearning，MIML）作为机器学习领域的一个重要分支，正是为应对这种复杂数据处理需求而兴起的，其在处理复杂数据时具有不可替代的重要性。

在传统的机器学习范式中，数据通常被假设为每个样本都与单一的标记相对应，即单示例单标记学习。然而，在现实世界的众多应用场景中，这种简单的假设往往难以满足实际需求。例如，在图

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