面向多领域的异构关系数据迁移学习界限研究

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面向多领域的异构关系数据迁移学习界限研究

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面向多领域的异构关系数据迁移学习界限研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-15页
1.1 课题研究的背景和意义	第8-9页
1.1.1 课题研究的背景	第8-9页
1.1.2 课题研究的意义	第9页
1.2 国内外研究现状	第9-12页
1.2.1 异构域迁移学习的研究现状	第9-11页
1.2.2 多源域到单目标域迁移学习的研究现状	第11页
1.2.3 迁移学习界限研究现状	第11-12页
1.2.4 国内外文献综述的简析	第12页
1.3 本文的主要研究内容	第12-13页
1.4 论文组织结构	第13-15页
第2章异构关系数据迁移学习界限的理论基础	第15-25页
2.1 异构域转换方法的相关研究	第15-18页
2.2 Rademacher复杂度的相关理论研究	第18-20页
2.3 关系数据的相关理论研究	第20-21页
2.4 迁移学习界限的相关理论研究	第21-24页
2.4.1 同构迁移学习界限	第22-23页
2.4.2 异构迁移学习界限	第23-24页
2.5 本章小结	第24-25页
第3章异构多领域关系数据迁移学习界限理论研究	第25-51页
3.1 研究问题描述	第25-27页
3.2 异构域转换下的领域距离推导	第27-34页
3.2.1 领域距离分解	第27-29页
3.2.2 领域距离推导	第29-34页
3.3 迁移学习界限的相关推导	第34-41页
3.3.1 单源域到单目标域的迁移学习界限推导	第34-38页
3.3.2 多源域到单目标域的迁移学习界限推导	第38-41页
3.4 迁移学习泛化界限的理论特性分析	第41-50页
3.5 本章小结	第50-51页
第4章迁移学习的角色识别模型建模	第51-61页
4.1 研究问题描述	第51页
4.2 领域距离的测量	第51-52页
4.3 基于Markov逻辑网的角色识别迁移模型	第52-56页
4.3.1 Markov逻辑网简介	第52-53页
4.3.2 Markov逻辑网角色识别迁移模型的建立	第53-56页
4.4 基于贝叶斯逻辑网的角色识别迁移模型	第56-60页
4.4.1 贝叶斯逻辑网简介	第56页
4.4.2 贝叶斯逻辑网的角色识别迁移模型的建立	第56-60页
4.5 本章小结	第60-61页
第5章舆情角色识别迁移模型实验	第61-69页
5.1 实验环境配置及工具	第61-62页
5.2 实验数据集	第62-64页
5.3 实验结果分析	第64-68页
5.3.1 异构领域距离	第64页
5.3.2 角色识别迁移模型	第64-68页
5.4 本章小结	第68-69页
结论	第69-70页
参考文献	第70-74页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第74-76页
致谢	第76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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