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关系网络数据的半监督分类方法研究
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关系网络数据的半监督分类方法研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-8页
第1章 绪论
第8-13页
· 研究背景和意义
第8页
· 国内外相关研究工作综述
第8-11页
· 关系网络数据的分类方法研究现状
第9页
· 关系网络数据的半监督分类方法研究现状
第9-11页
· 关系网络数据中半监督分类的挑战
第11页
· 本文的主要工作
第11页
· 本文的组织结构
第11-13页
第2章 相关基础知识
第13-24页
· 问题的定义
第13-14页
· 协同分类算法
第14-16页
· 迭代协同分类算法
第14-15页
· 使用松弛标注的邻居加权投票法
第15-16页
· 半监督协同分类算法
第16-19页
· 隐含网络传递算法
第16-18页
· 半监督迭代协同分类算法
第18-19页
· 半监督协同分类核心问题剖析
第19-23页
· 基于内容属性的半监督分类问题
第20-21页
· 关系的类标传递能力学习问题
第21-23页
· 内容属性与关系信息的结合问题
第23页
· 本章小结
第23-24页
第3章 面向类标传递能力学习的强同质网络生成方法
第24-34页
· 问题的定义
第24-26页
· 强同质关系网络的生成算法
第26-28页
· 两步可达路径
第26-27页
· 算法描述
第27-28页
· 实验结果与分析
第28-33页
· 本章小结
第33-34页
第4章 基于网络正则化生成模型的半监督分类方法
第34-55页
· 基本思想
第34-35页
· 网络正则化生成模型(GMNR)
第35-39页
· 基于 PLSA 的生成模型
第36-38页
· 网络正则化因子
第38-39页
· 全局最优化问题
第39页
· GMNR 的参数学习及类标预测
第39-44页
· 期望最大化
第40-43页
· 参数初始值
第43页
· 算法描述及分析
第43-44页
· 实验结果与分析
第44-54页
· 数据集
第44-47页
· 对比算法
第47-48页
· 评估方法
第48-49页
· 结果与分析
第49-52页
· 收敛性和正则化参数λ
第52-54页
· 本章小结
第54-55页
结论
第55-56页
参考文献
第56-59页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
第59-61页
致谢
第61页
本篇论文共
61
页,
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