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多标记分类问题在文本分类、图像标注和基因功能组学习等领域都有很好的应用前景．考虑到多标记分类问题中的不确定性和相关性问题，引入了邻域粗糙集模型来构造一种新的框架MLRS．但该方法忽略了邻域中样例与测试样例之间的局部相关性，针对该问题，提出一种新的加权多标记分类算法WMLRS．实验表明，本文提出的方法拥有比其他常用的多标记分类算法更优的分类性能．