本研究提出了一种新框架I²LDL，解决不完整标签分布学习中标签不平衡的问题。通过低秩分解和稀疏成分，有效捕捉标签结构，实验验证了其效果和鲁棒性。

本文提出了自适应权重函数用于AW-WSVM框架，以解决标准SVM中的不平衡和异常值敏感性问题。实验证明该框架在准确性、召回率和G-mean方面优于其他方法，验证了加权策略的有效性。

本研究探讨了像素级异常检测中正常样本和异常样本不平衡的挑战，需要考虑不平衡的评估指标。通过实验评估11种现代异常检测方法，发现基于Precision-Recall的指标更适用于这一任务。

我们正在改进对查询的理解，使结果更相关。更新对性别模糊的查询有帮助。我们考虑了增加搜索量和改进性别化语言搜索的体验。尽管存在不平衡，我们努力提供更丰富的体验。