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基于增强语义和随机游走的分类算法研究

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基于增强语义和随机游走的分类算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 引言第9-15页
  · 研究背景与课题意义第9-13页
    · 基于增强语义的分类算法第9-11页
    · 基于随机游走的分类算法第11-13页
  · 研究内容与主要贡献第13-14页
    · 本文研究内容第13页
    · 本文主要贡献第13-14页
  · 本文组织结构第14-15页
第2章 相关工作第15-23页
  · 音乐评论分类第15-18页
    · 评论挖掘第15-16页
    · 乐评挖掘第16-17页
    · 文本分类第17-18页
  · 多标签分类第18-21页
    · 基于问题转化的方法第18-19页
    · 基于算法转化的方法第19-21页
    · 随机游走第21页
  · 本章小结第21-23页
第3章 基于增强语义的乐评分类算法SeMep第23-41页
  · 预备知识第23-25页
    · 音乐内容分类第23-24页
    · 语义音乐字典第24-25页
  · 乐评内容分类模型SeMep的建立第25-35页
    · 语义预处理第25-26页
    · 面向分类的短语选择第26-33页
      · 问题描述第27页
      · 向量构造模型第27-28页
      3.2.2.3 Na¨ ve SVM COPS算法第28-32页
      · 启发式COPS算法第32-33页
    · 混淆矩阵的计算第33-35页
  · 乐评内容分类模型SeMep的应用第35-40页
    · 预测流程概述第35-36页
    · 基于散度的分类结果合并第36-38页
    · 基于规则的语义后处理第38-40页
  · 本章小结第40-41页
第4章 基于随机游走的多标签分类算法MLRW第41-61页
  · 预备知识第41-43页
  · MLRWR:多标签排序问题解决方案第43-53页
    · 概要介绍第43-45页
    · 多标签随机游走图第45-47页
    · 多标签随机游走模型第47-52页
      · 多标签随机游走图系列第47-48页
      · 随机游走第48-49页
      · 初始参数的确定第49-50页
      · 多标签随机游走模型示例第50-52页
    · 条件概率模型第52-53页
  · MLRWC:多标签分类问题解决方案第53-57页
    · 概述第54-55页
    · 将多标签问题转化为单标签问题第55-57页
  · 讨论第57-60页
    · MLRW算法中随机游走的收敛性第57-58页
    · 复杂度分析第58-59页
    · 图剪枝第59-60页
  · 本章小结第60-61页
第5章 基于Weka平台的原型系统与实验第61-86页
  · SeMep原型系统与相关实验第61-71页
    · 原型系统与实验数据集第61-63页
    · 对比方法第63-64页
      · 基线方法第63页
      5.1.2.2 Na¨ ve SeMep方法第63-64页
      · 启发式SeMep方法第64页
    · 语义预处理第64-66页
    5.1.4 基线方法与Na¨ ve SeMep方法的对比试验第66-68页
    5.1.5 Na¨ ve SeMep方法和启发式SeMep方法的对比试验第68-70页
    · 基于规则的语义后处理第70-71页
  · MLRW原型系统与相关实验第71-85页
    · MLRW原型系统和实验数据集第71-72页
    · 多标签度量指标第72-74页
    · 多标签排序方法MLRWR的预测精度第74-76页
    · 多标签分类方法MLRWC的准确性第76-79页
    · 二值分类器对MLRWC预测精度的影响第79-80页
    · 验证集大小对MLRWC预测精度的影响第80-81页
    · k-剪枝对MLRWC的影响第81-82页
    · MLRWC与其它算法的性能对比第82-85页
  · 本章小结第85-86页
第6章 总结与展望第86-88页
  · 总结第86-87页
  · 工作展望第87-88页
参考文献第88-93页
致谢第93-94页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第94-95 页

本篇论文共95页,点击这进入下载页面
 
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