多标签数据挖掘的研究综述，讲得还挺系统的，适合你想快速了解这个方向的原理和常用方法时翻一翻。

多标签数据挖掘的核心问题，是一个样本不止属于一个标签，比如图像既是‘风景’，也是‘日落’，起来就不能再用老一套单标签思路。传统分类方法这时候就有点吃力了。

文章从建模方法和评估指标两个维度讲得挺细，像是分类器链、标签嵌入这些思路，都有实际案例。嗯，看完你基本就能知道怎么选方法、怎么评估好坏。

应用场景也蛮丰富，比如图像语义标注、音乐情绪分类、微博情感等等。你要是做跟推荐系统或多维标签数据相关的东西，这类技术挺对口。

另外文末提到一些挑战点，比如标签不平衡、标签间相关性啥的，这些在实战里确实容易踩坑。建议一边看理论一边找几个公开数据集试试。

对了，有几个代码资源也可以顺手收藏：像这个Matlab 代码优化，还有FMA 情感标注测试集，都能拿来跑跑 demo。

如果你最近要搞多标签分类的项目，或者单纯想提升下模型泛化能力，这篇综述还蛮值得看一下的。