基于改进多标记分布学习算法的评分预测

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基于改进多标记分布学习算法的评分预测

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基于改进多标记分布学习算法的评分预测

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-18页
1.1 研究背景	第12-14页
1.2 国内外研究现状	第14-16页
1.3 研究目标与内容	第16-17页
1.4 本文的组织结构	第17页
1.5 本章小结	第17-18页
第2章相关技术介绍	第18-27页
2.1 机器学习范式	第18-21页
2.2 问题的公式化表示	第21-23页
2.3 多标记分布学习算法	第23-25页
2.3.1 输出模型	第23-24页
2.3.2 目标函数	第24页
2.3.3 优化方法IIS和 BFGS	第24-25页
2.4 评价指标	第25-26页
2.5 本章小结	第26-27页
第3章标记分布学习的算法改进	第27-36页
3.1 基于分布稀疏性改进	第27-31页
3.1.1 使用迭代尺度优化稀疏性的改进算法(P-IIS-LDL)	第28-29页
3.1.2 使用拟牛顿优化稀疏性的改进算法(P-BFGS-LDL)	第29-31页
3.2 基于距离函数改进	第31-33页
3.2.1 使用迭代尺度优化距离函数的改进算法	第32-33页
3.2.2 使用拟牛顿优化距离函数的改进算法	第33页
3.3 改进的多标记分布学习应用于评分推荐	第33-34页
3.4 本章小结	第34-36页
第4章实验设计	第36-44页
4.1 实验数据集介绍	第36-38页
4.1.1 电影数据集	第36-37页
4.1.2 人脸表情数据集	第37-38页
4.2 实验设计过程	第38-43页
4.2.1 基于分布稀疏性改进的实验结果	第38-41页
4.2.2 基于距离函数改进的实验结果	第41-43页
4.3 本章小结	第43-44页
第5章结论与展望	第44-46页
5.1 结论	第44-45页
5.2 进一步工作	第45-46页
参考文献	第46-49页
作者简介及在学期间所取得的科研成果	第49-50页
致谢	第50页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。

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