<h1>LLM- und GNN-Ansatz verbessert Multi-View Multi-Label Feature Selection</h1> <p>Die Auswahl informativer Merkmale aus heterogenen Datenansichten, bei denen jedes Beispiel mehreren abhängigen Labels zugeordnet ist, stellt eine zentrale Herausforderung in modernen Machine‑Learning‑Anwendungen dar. Besonders in Bereichen wie Social Media, Bioinformatik oder Empfehlungssystemen, wo hochdimensionale, multimodale Datensätze vorliegen, ist eine effiziente Feature‑Selection entscheidend für die Leistungsfähigke