面向实体信息挖掘的多标签学习算法研究

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面向实体信息挖掘的多标签学习算法研究

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面向实体信息挖掘的多标签学习算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-12页
第一章绪论	第12-20页
1.1 课题研究背景	第12-13页
1.2 课题研究现状	第13-17页
1.2.1 多标签学习算法研究现状	第13-15页
1.2.2 实体数据平衡算法研究现状	第15-16页
1.2.3 特征降维方法研究现状	第16-17页
1.3 课题研究面临的问题与挑战	第17页
1.4 论文主要工作和章节安排	第17-20页
1.4.1 论文主要工作	第17-19页
1.4.2 论文组织结构	第19-20页
第二章多标签学习研究概述	第20-30页
2.1 多标签学习问题概述	第20-21页
2.2 多标签学习的基本方法	第21-26页
2.2.1 问题转化方法	第21-23页
2.2.2 算法适应方法	第23-26页
2.3 多标签学习算法性能评价指标	第26-28页
2.3.1 基于样本的指标	第26-27页
2.3.2 基于标签的指标	第27-28页
2.4 本章小结	第28-30页
第三章多标签随机均衡采样算法	第30-38页
3.1 引言	第30-31页
3.2 相关工作	第31-32页
3.2.1 多标签数据集不平衡度衡量指标	第31页
3.2.2 多标签随机重采样算法	第31-32页
3.3 多标签随机均衡采样ML-RBS方法	第32-35页
3.3.1 平均样本数	第32-33页
3.3.2 算法描述	第33-34页
3.3.3 算法分析	第34-35页
3.4 实验结果与分析	第35-37页
3.4.1 实验数据集与相关设置	第35页
3.4.2 实验基本流程	第35-36页
3.4.3 实验结果与分析	第36-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第四章基于实体标签关系改进的多标签特征选择算法	第38-50页
4.1 引言	第38页
4.2 相关知识	第38-41页
4.2.1 互信息量	第38-40页
4.2.2 特征的依赖度与冗余度	第40-41页
4.3 基于标签关系改进的多标签特征选择算法	第41-44页
4.3.1 互信息量的归一化处理	第41页
4.3.2 标签重要性及其对特征依赖度和冗余度的改进	第41页
4.3.3 融合标签关系的特征评分函数及其计算	第41-42页
4.3.4 算法描述与分析	第42-44页
4.4 实验结果与分析	第44-47页
4.4.1 实验数据集与相关说明	第44页
4.4.2 实验结果及分析	第44-47页
4.5 本章小结	第47-50页
第五章基于标签矩阵分解的多标签学习算法	第50-60页
5.1 引言	第50页
5.2 多标签数据集的矩阵表示	第50-51页
5.3 基于标签矩阵分解的多标签学习算法	第51-53页
5.3.1 标签矩阵分解	第51-52页
5.3.2 算法描述	第52-53页
5.4 实验结果与分析	第53-57页
5.4.1 实验数据集	第53页
5.4.2 实验相关说明	第53-54页
5.4.3 实验结果分析	第54-57页
5.5 本章小结	第57-60页
第六章结束语	第60-62页
6.1 全文总结及主要创新点	第60页
6.2 下一步研究工作展望	第60-62页
致谢	第62-63页
参考文献	第63-68页
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作	第68页

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