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机器学习在影视大数据分析中的研究及应用

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机器学习在影视大数据分析中的研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
  1.1 大数据研究背景第11-12页
  1.2 机器学习研究现状第12-13页
  1.3 论文主要工作及创新点第13-14页
    1.3.1 主要工作第13-14页
    1.3.2 主要创新点第14页
  1.4 论文的组织结构第14-15页
  1.5 本章小结第15-17页
第二章 基于K-MEANS算法的高维影视数据预处理第17-33页
  2.1 影视大数据特征分析第17-19页
    2.1.1 影视大数据的数据特征第17-18页
    2.1.2 影视大数据的样本选择第18-19页
  2.2 数据处理方法分析第19-21页
    2.2.1 目前主流的数据处理方法第19-20页
    2.2.2 机器学习对数据进行处理第20-21页
  2.3 K-MEANS聚类算法描述第21-24页
    2.3.1 K-Means聚类算法的介绍第22-23页
    2.3.2 K-Means聚类算法的改进第23-24页
  2.4 基于K-MEANS聚类算法的数据预处理第24-32页
    2.4.1 属性选择第24-27页
    2.4.2 数据聚集第27-29页
    2.4.3 数据规范化第29-32页
  2.5 本章小结第32-33页
第三章 基于因子分析法的高维影视数据降维处理第33-41页
  3.1 高维数据的降维方法简介第33-34页
  3.2 因子分析法描述第34-35页
    3.2.1 因子分析法的介绍第34-35页
    3.2.2 因子分析法的应用现状第35页
  3.3 基于因子分析法的高维影视数据降维处理第35-40页
  3.4 本章小结第40-41页
第四章 基于SVM算法与ADABOOST-BP算法的收视预测第41-55页
  4.1 SVM算法描述第41-42页
    4.1.1 SVM算法的介绍第41-42页
    4.1.2 SVM算法的应用现状第42页
  4.2 ADABOOST-BP算法描述第42-45页
    4.2.1 BP神经网络的介绍第43-44页
    4.2.2 AdaBoost-BP算法的介绍第44-45页
    4.2.3 AdaBoost-BP算法的应用现状第45页
  4.3 收视水平预测分析第45-49页
    4.3.1 基于SVM算法的收视水平预测分析第46-47页
    4.3.2 基于AdaBoost-BP算法的收视水平预测分析第47-49页
  4.4 收视率预测分析第49-52页
    4.4.1 基于SVR算法的收视率预测分析第50-51页
    4.4.2 基于AdaBoost-BP算法的收视率预测分析第51-52页
  4.5 预测效果对比分析第52-53页
  4.6 本章小结第53-55页
第五章 基于智能影视大数据分析系统的收视分析第55-69页
  5.1 智能影视大数据分析系统架构及关键技术第55-58页
    5.1.1 系统架构分析第55-57页
    5.1.2 系统关键技术第57-58页
  5.2 基于智能影视大数据分析系统的收视分析第58-68页
    5.2.1 收视趋势分析第58-61页
    5.2.2 频道编播分析第61-62页
    5.2.3 节目收视排名分析第62-64页
    5.2.4 电视剧收视排名分析第64-65页
    5.2.5 电视剧收视预测分析第65-68页
  5.3 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
  6.1 论文工作总结第69页
  6.2 问题和展望第69-71页
参考文献第71-74页
致谢第74-75页
攻读学位期间发表的学术论文第75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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