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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

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