每天都有大量的数据生成，这导致人们越来越需要新的努力来应对大数据给多标签学习带来的巨大挑战。例如，极端多标签分类是一个活跃且快速发展的研究领域，它处理的分类任务具有极其大量的类别或标签；利用具有有限监督的海量数据来建立多标签分类模型对于实际应用等变得有价值。因此，本次学术报告致力于介绍多标签学习的前沿研究方向，以思考该领域未来的发展趋势和研究热点。
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