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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于动态流标签的多标签特征选择方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117171540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311178500.X，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权一种基于动态流标签的多标签特征选择方法、设备及介质是由刘景华;魏威;杨丽洁;张洪博设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态流标签的多标签特征选择方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态流标签的多标签特征选择方法、设备及介质，该方法中首先通过在特征空间上进行最近邻重构，将动态流标签的隐式标记重要性形式化为动态标签空间上的多项分布；然后将标签相关无缝集成到特征相关的目标函数中，并量化了标签相关性对特征的影响；最后构建了一种特征转换技术用于融合每个动态流标记所对应的类属特征。本发明将潜在的标记重要性与标记相关性联合学习应用于面向动态流标签的多标签特征选择方法，为模型训练提供了高质量的特征序列。

本发明授权一种基于动态流标签的多标签特征选择方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于动态流标签的多标签特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于多标签数据中各样本在特征空间上的邻域及正邻域集和负邻域集，计算当前到达标签相对于各样本的细描述度； S2：结合各历史到达标签细描述度，计算当前到达标签相对于各样本的相对标签重要性程度； S3：结合各历史到达标签的相对标签重要性程度，计算当前到达标签的隐形标签重要性程度； S4：计算关于特征空间内的每个特征，当前到达标签和各历史到达标签之间的标签相关性和特征相关性影响因子； S5：基于标签相关性和特征相关性影响因子，计算当前到达标签的增强特征相关性和特征冗余； S6：将增强特征相关性于特征冗余的差值最大作为目标函数，构建优选特征集，每次迭代后随机选择特征空间内的一个特征添加至优选特征集中，输出满足目标函数的优选特征集； S7：基于各到达标签对应的优选特征集中的各特征至特征空间的映射构建初始映射策略；结合各到达标签的初始映射策略和隐形标签重要性程度，构建最终映射策略； S8：将当前到达标签通过最终映射策略映射后的向量中的各元素的值按照从大到小的顺序排序，基于排序结果选择其中值最大的前N个特征组成已选特征集； S9：重复步骤S1-S8，直至当前到达标签为多标签数据中的最后一个到达标签时，将所有到达标签对应的已选特征集进行融合，得到最终特征集输出； 其中，当前到达标签Lt相对于样本xi的细描述度的计算公式为： 其中，表示样本xi的正邻域集，表示样本xi的负邻域集，θFxi表示样本xi在特征空间上的邻域，|.|表示取集合内元素的个数，表示正标签，表示负标签。

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