多标记学习及其在物流专家推荐中的应用



多标记学习及其在物流专家推荐中的应用

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多标记学习及其在物流专家推荐中的应用

论文目录
致谢	第1-8页
摘要	第8-9页
ABSTRACT	第9-14页
第一章绪论	第14-24页
· 研究背景和意义	第14-16页
· 研究背景	第14-16页
· 研究意义	第16页
· 国内外研究现状	第16-19页
· 多标记学习方法研究	第16-18页
· 多标记学习的应用研究	第18-19页
· 研究目标和研究内容	第19-21页
· 研究目标	第19-20页
· 研究内容	第20-21页
· 研究方法与技术路线图	第21-23页
· 研究方法	第21-22页
· 技术路线图	第22-23页
· 本文的组织结构	第23-24页
第二章多标记学习的相关基础理论研究	第24-41页
· 机器学习概述	第24-25页
· 机器学习概念	第24页
· 机器学习系统的基本结构	第24-25页
· 机器学习的分类	第25页
· 监督学习理论研究	第25-32页
· 监督学习框架与处理流程	第26-27页
· 常用分类方法概述	第27-31页
· 分类器评价方法和评价指标	第31-32页
· 多标记分类理论研究	第32-40页
· 多标记学习框架	第32-33页
· 多标记分类方法	第33-36页
· 多标记分类评价指标	第36-40页
· 小结	第40-41页
第三章面向高维数据的改进多标记链式学习方法研究	第41-61页
· 研究问题背景	第41-43页
· 面向高维数据的改进多标记链式学习方法RS-CC和RS-ECC	第43-47页
· RS-CC方法	第43-45页
· RS-ECC方法	第45-47页
· 实验设计	第47-50页
· 实验数据集	第47-48页
· 评价指标	第48页
· 对比方法	第48页
· 实验流程	第48-50页
· 结果分析讨论	第50-60页
· 实验结果	第50-53页
· 分析与讨论	第53-60页
· 小结	第60-61页
第四章面向高维数据的改进多标记链式学习方法在物流专家推荐中的应用	第61-76页
· 物流专家推荐研究背景	第61-62页
· 基于多标记学习的物流专家推荐问题形式化定义	第62-63页
· 基于多标记学习的物流专家推荐框架	第63-66页
· 物流专家信息获取模块	第64-65页
· 物流专家数据预处理模块	第65-66页
· 多标记数据分类模块	第66页
· 结果分析模块	第66页
· 实验设计	第66-69页
· 物流专家相关信息数据集	第66-68页
· 评价指标	第68页
· 对比方法	第68页
· 实验流程	第68-69页
· 结果分析讨论	第69-75页
· 实验结果	第69-70页
· 分析与讨论	第70-75页
· 小结	第75-76页
第五章总结与展望	第76-78页
· 主要贡献与创新点	第76页
· 研究展望	第76-78页
参考文献	第78-83页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况	第83页

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