该算法旨在估计多标签学习中的相对标签重要性，通过考虑每个样本的全局和局部标签相关性。它构建了矩阵G，其中包含了样本i与标签l的关系，并基于此构建了S和C矩阵，用于分析和估计标签的重要性。
A relative labeling importance estimation algorithm based on global-local label correlations for multi-label learning
method
同时考虑全局和局部标签相关性来估计相对标签重要性。
objective function
yi′\text{y}_i'yi′表示相对标记重要性矩阵的第iii行，Yi′Y_i'Yi′表示相对标记重要性矩阵的第iii列，∣yi∣|\text{y}_i|∣yi∣表示xix_ixi的相关标签数，G=[gil]n×lG=[g_{il}]_{n\times l}G=[gil]n×l，其中当yil=1\text{y}_{il}=1yil=1时，gil=∣yi∣g_{il}=|\text{y}_i|gil=∣yi∣，当yil=−1\text{y}_{il}=-1yil=−1时，gil=−1g_{il}=-1gil=−1
Construction of matrix SSS
Construction of matrix CCC and C′C'C′
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