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多标记分类器链中标记的预测顺序具有随机性,导致学习性能下降,容易造成错误信息的传递.考虑到标记的顺序性,文中提出基于多标记重要性排序的分类器链算法.该算法将标记间相互作用程度的大小作为衡量标记重要程度的依据,在标记相关性的基础上,按照重要性进行标记排序,并将排序结果作为分类器链算法中分类器的顺序,从而解决多标记预测顺序的问题.实验表明,相比现有方法,文中算法在多个数据集上能更稳定有效地分类多标记.