1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着数据采集和存储技术的飞速发展，我们正经历着信息爆炸式的增长，这使得多标签数据变得越来越普遍。
从文本分类、图像识别到基因分析，众多领域都涉及到将多个标签同时分配给一个样本。
例如，一篇新闻报道可以同时属于政治和经济类别，一张图片可以同时包含人物和风景。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，多标签学习的特征选择和降维已成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点，国内外学者在该领域取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在多标签特征选择方面做了大量工作，并取得了一些有意义的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对多标签数据特征选择的降维方法展开深入研究，主要内容包括：
1.多标签学习基础:介绍多标签学习的基本概念、问题定义、评价指标以及常见的算法，为后续研究奠定基础。
2.特征选择方法:重点研究基于过滤式、包裹式和嵌入式的特征选择方法，分析其在多标签数据上的优缺点，并探讨改进策略。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，深入分析多标签学习、特征选择和降维的相关理论和方法，了解国内外研究现状，明确研究目标和方向。
其次，针对多标签数据的特点，设计和实现基于特征选择的多标签数据降维方法和基于降维的多标签数据特征选择方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出将特征选择与降维相结合的新方法，以充分利用特征选择的结果指导降维过程，提高降维效率和精度。
2.提出将降维与特征选择相结合的新方法，利用降维后的低维空间进行更有效的特征选择，降低计算复杂度并提高特征选择的鲁棒性。
3.通过实验对比分析不同方法在不同多标签数据集上的性能表现，验证所提出方法的有效性和优越性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙浩,刘艳秋,郑庆华,等.不平衡多标签特征选择研究综述[J].计算机工程与应用,2022,58(16):1-13.
[2] 周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社,2016.
[3] 刘建伟,申丰山,刘宝,等.面向多标签学习的特征选择方法[J].软件学报,2017,28(7):1772-1791.
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