"随着社会需求的变化，越来越多的人工智能应用涉及多标签学习问题，如文本分类、语义标注、社交网络、基因预测和疾病诊疗等，多标签学习已成为当前人工智能领域的研究热点之一。本书基于集成学习相关理论，围绕多标签局部依赖、多标签缺失补全、极端量级多标签学习、长尾多标签学习和开放词多标签学习等一系列问题进行展开，提出了一系列高效的集成多标签学习方法。我们提出了一种集成多标签学习方法，该方法巧妙融合了多标签学习与集成学习的优势，旨在克服传统多标签学习在多样化应用场景中面临的挑战。本书将详细阐述方法在不同实际场景下的具体解决方案及其背后的技术支撑，同时，通过展示一些典型的实际应用问题解决案例，来验证提出方法在处理复杂、多维度标签任务上的优越性，为相关领域的研究与应用提供了宝贵的参考和启示。 本书可作为高等院校计算机科学、人工智能及机器学习专业师生的教学参考书，也可为大数据处理、人工智能应用开发领域的专业人员、科技工作者及研究人员提供宝贵的实践指南与理论参考。"

夏跃龙，博士，云南师范大学硕士生导师，长期从事机器学习、数据挖掘和模式识别的基础理论研究，在深度集成学习、迁移学习、联邦学习等相关领域进行了深入研究。近年来，主持厅级项目2项，民族教育信息化教育部重点实验室开放基金1项，云南省智慧教育重点实验室开放基金1项，参与国家级/省部级项目4项，中央军民融合项目1项，发明专利1项，发表SCI/EI论文10余篇，获云南省教学成果二等奖1项，获工信部人工智能应用工程（高级）证书，华为昇腾AI人工智能结业，相关研究成果主要发表于国际知名学术期刊与会议，成果主要应用于多标签学习、多模态迁移学习、联邦学习、智慧医疗、智慧教育等大数据分析系统，拥有丰富的项目开发经验。

前言 随着互联网技术的不断发展，数据量的激增促使越来越多的领域数据呈现出多标签特性，如文本分类、图像标注、基因预测和疾病个性化诊疗等。这一现象推动了多标签学习在实际应用中的广泛采纳与深入探索，使之成为当前机器学习领域内一个备受瞩目的研究热点。不同于传统单标签问题（二分类任务或者多分类任务），一个样本只能属于一个类或者多个类中的一个，多标签学习允许一个实例同时属于多个类别，在实际复杂场景中，标签之间存在着共生、互斥的多种依赖关系，使得多标签学习问题变得复杂，传统单标签学习方法并不能很好地适用。因此，本书提出了一种集成多标签学习方法，旨在解决传统多标签学习在不同场景下存在的若干问题。主要应对以下挑战。 （1） 当前处理多标签学习方法大多采用集成思想，主要采用bagging、boosting、stacking集成策略，然而无论是bagging、boosting还是stacking，这些方法大多未很好地处理标签之间成对局部依赖关系。因此，如何巧妙地利用矩阵补全来有效地填补标签缺失并进行高效的多标签学习，成为一个值得深入探讨和关注的问题。 （2） 随着标签数量的增加，搜集到的多标签数据普遍存在标签缺失不完整现象，矩阵补全理论已经表明了在满足一定条件下能有效实现对缺失数据的补全。然而，当前基于矩阵补全的多标签学习方法存在两个缺点： 一是未很好地利用特征辅助信息，如流形子空间特征结构信息； 二是存在的大多矩阵补全方法仅考虑了标签集的缺失，未考虑特征集的缺失，使得传统方法存在局限性。 （3） 传统多标签学习关注的只是一个相对较少的标签量（如1000个标签及以下），但...