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龙图腾网获悉西南财经大学申请的专利一种双通道标签引导的多标签特征选择方法及系统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：CN121051553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511590317.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种双通道标签引导的多标签特征选择方法及系统是由付慧敏;李响;李永豪;戴凌婧;贾书恒;杨新;曹雪梅;罗珺方;李艳花;欧阳小草;任灵飞;周亚晶设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双通道标签引导的多标签特征选择方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双通道标签引导的多标签特征选择方法及系统，属于特征工程技术。方法主要包括：获取多标签数据集的特征矩阵和正标签矩阵，通过对正标签矩阵执行逻辑取反，生成镜像负标签矩阵，并基于特征矩阵构建图拉普拉斯矩阵；基于预处理后的数据构建多标签模型，多标签模型的目标函数至少包括正标签回归损失项、负标签回归损失项、标签对齐约束项、图正则化项、稀疏约束项；通过松弛处理约束，并结合拉格朗日乘子方法构建优化函数，再依据KKT条件迭代求解所述目标函数，迭代收敛后，基于用于关联特征与正标签的投影矩阵评估特征重要性；本发明满足多标签学习对精准、高效特征筛选的需求，能全面利用标签信息、增强抗干扰能力且兼顾效率。

本发明授权一种双通道标签引导的多标签特征选择方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种双通道标签引导的多标签特征选择方法，应用于文本分类，其特征在于，包括以下步骤： S1.数据预处理：获取文本分类中的多标签数据集的特征矩阵和正标签矩阵，通过对所述正标签矩阵执行逻辑取反，生成镜像负标签矩阵，并基于所述特征矩阵构建图拉普拉斯矩阵；所述特征矩阵如下： ，其中，n表示样本数量，包括文本分类中的文档数，d表示每个样本的特征维度，包括文本分类中文本的词袋特征数； 所述正标签矩阵为，其中，l表示标签总数，包括文本分类中标签数； S2.模型构建：基于预处理后的数据构建多标签模型，所述多标签模型的目标函数至少包括： 正标签回归损失项：用于约束特征矩阵通过第一投影矩阵映射后与正标签矩阵的误差； 负标签回归损失项：用于约束特征矩阵通过第二投影矩阵映射后与镜像负标签矩阵的误差； 标签对齐约束项：用于约束所述第一投影矩阵和所述第二投影矩阵的映射结果之和与全1矩阵的逼近程度； 图正则化项：利用所述第一投影矩阵与第二投影矩阵的差异缓解模糊标签干扰，并结合图拉普拉斯矩阵保留特征的局部流行结构； 稀疏约束项：对所述第一投影矩阵和第二投影矩阵施加约束； S3.模型优化求解：通过松弛处理约束，并结合拉格朗日乘子方法构建优化函数，再依据KKT条件迭代求解所述目标函数，直至收敛获得最优的第一投影矩阵和第二投影矩阵； S4.特征选择：计算最优第一投影矩阵每行的范数，按照范数从大到小对所有特征排序，选取范数非零的特征组成最优特征子集输出。

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