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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,点击这进入下载页面
 
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