多标签分类

多标签分类任务（Multi-Label Classification）旨在对每个输入实例同时预测多个可能的标签，而非单一标签。在图数据处理领域，该任务特别关注于图结构数据的多标签分类，通过高效算法实现对复杂网络关系的精准标注，提升数据挖掘和机器学习应用的广度与深度。其核心目标是优化分类性能，达到最高的准确率和召回率，从而在生物信息学、社交网络分析和社会科学等领域发挥重要作用。