基于标签相关特征的多标签降维研究



基于标签相关特征的多标签降维研究

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基于标签相关特征的多标签降维研究

论文目录
致谢	第1-8页
摘要	第8-9页
ABSTRACT	第9-15页
第一章绪论	第15-19页
1.1 研究背景与意义	第15-17页
1.2 本文主要工作	第17页
1.3 论文组织结构	第17-19页
第二章多标签领域研究概述	第19-31页
2.1 多标签学习算法	第20-24页
2.1.1 问题转换法	第21-22页
2.1.2 算法适应法	第22-23页
2.1.3 集成方法	第23-24页
2.2 多标签降维算法	第24-27页
2.2.1 降维技术概述	第24-25页
2.2.2 多标签降维研究现状	第25-27页
2.3 多标签学习的评价标准	第27-29页
2.3.1 基于排序的评价标准	第28-29页
2.3.2 基于样本的评价标准	第29页
2.4 本章小结	第29-31页
第三章基于随机子空间的多标签类属特征提取研究	第31-47页
3.1 引言	第31页
3.2 随机子空间及LIFT算法	第31-33页
3.2.1 成对约束	第32页
3.2.2 随机子空间	第32-33页
3.2.3 LIFT算法	第33页
3.3 基于随机子空间的多标签类属特征提取算法	第33-38页
3.3.1 类属属性空间构建	第33-34页
3.3.2 基于随机子空间的特征提取	第34-37页
3.3.3 算法描述	第37-38页
3.4 实验及分析	第38-45页
3.4.1 实验数据集描述	第38-40页
3.4.2 实验设置	第40页
3.4.3 实验结果与分析	第40-45页
3.5 本章小结	第45-47页
第四章基于类属特征提取的多标签学习研究	第47-59页
4.1 引言	第47页
4.2 基于类属特征提取的多标签学习	第47-51页
4.2.1 类属特征提取	第47-50页
4.2.2 算法描述	第50-51页
4.3 实验及分析	第51-58页
4.3.1 实验数据	第51-52页
4.3.2 算法参数设置及评价指标	第52-53页
4.3.3 实验结果统计与分析	第53-58页
4.4 本章小结	第58-59页
第五章总结与展望	第59-61页
5.1 本文工作总结	第59页
5.2 未来展望	第59-61页
参考文献	第61-66页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况	第66-67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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