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本发明公开了机器学习领域内的一种基于间隔分布的在线机器学习方法,包括以下步骤:1)在第t轮,接收到本轮文档的特征向量2)进入多标签预测程序;3)预测结束后,接收到xt的真实相关标签集进入多标签分类器在线更新程序,更新当前的多标签分类器Wt,得到下一轮的多标签分类器Wt+1;4)回到步骤(1),等待接收第t+1轮的文本特征向量;若没有新的文本特征向量传入,则退出程序,本发明考虑了间隔分布,泛化性能更加优异,因此在多个多标签性能评价指标上的结果更好。