极端多标签分类

Extreme Multi-Label Classification是一种监督学习问题，旨在处理每个实例可能与多个标签相关联的情况。该任务的核心挑战在于数据集中的标签分布不均衡以及标签种类繁多。通过有效解决这些挑战，Extreme Multi-Label Classification能够显著提升大规模分类任务的准确性和效率，具有广泛的应用价值，特别是在推荐系统、信息检索和自然语言处理等领域。