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面向跨领域文档分类的异构迁移学习算法研究

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面向跨领域文档分类的异构迁移学习算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
目录第11-13页
图索引第13-14页
表索引第14-15页
第一章 绪论第15-25页
  1.1 课题背景和意义第15-16页
  1.2 研究问题描述第16-20页
    1.2.1 文档分类的问题第16-18页
    1.2.2 迁移学习的适用领域第18-20页
  1.3 本文的主要贡献第20-23页
  1.4 本文的组织结构第23-25页
第二章 迁移学习的研究现状第25-39页
  2.1 迁移学习的概述第25-29页
  2.2 迁移学习和其他学习的比较第29-33页
    2.2.1 传统的机器学习第29-32页
    2.2.2 多任务学习第32-33页
  2.3 迁移学习的关键研究点第33-37页
    2.3.1 基于实例权重的迁移第33-34页
    2.3.2 基于特征分布的迁移第34-36页
    2.3.3 基于共享参数的迁移第36-37页
  2.4 小结第37-39页
第三章 基于最大间隔的核均值匹配的迁移学习第39-52页
  3.1 引言第39-40页
  3.2 相关研究第40-42页
  3.3 基于最大间隔的核均值匹配算法第42-47页
    3.3.1 提出的模型第42-43页
    3.3.2 目标第43-46页
    3.3.3 算法第46-47页
  3.4 实验结果与分析第47-51页
    3.4.1 数据集和构造第47-49页
    3.4.2 性能分析第49-51页
  3.5 小结第51-52页
第四章 基于多视图的迁移学习第52-67页
  4.1 引言第52-53页
  4.2 相关研究第53-55页
    4.2.1 单视图的迁移学习第53-54页
    4.2.2 多视图的迁移学习第54-55页
  4.3 基于多视图的跨领域知识迁移算法第55-61页
    4.3.1 问题描述第55-56页
    4.3.2 目标函数第56-60页
    4.3.3 分类预测第60页
    4.3.4 算法第60-61页
  4.4 实验结果与分析第61-65页
    4.4.1 数据集及其构建第61-62页
    4.4.2 算法比较第62-63页
    4.4.3 视图间的互补第63页
    4.4.4 结果评价第63-65页
  4.5 小结第65-67页
第五章 基于在线背景知识的迁移学习第67-88页
  5.1 引言第67-68页
  5.2 相关研究第68-71页
    5.2.1 异构在线知识库的帮助第68-69页
    5.2.2 异构社交网络的帮助第69-71页
  5.3 相关算法及分析第71-79页
    5.3.1 基于在线知识的跨领域文档分类第72-75页
    5.3.2 基于在线知识的异构迁移学习第75-77页
    5.3.3 基于在线知识的协同过滤和在线推荐第77-78页
    5.3.4 基于在线知识的其他应用第78-79页
  5.4 基于辅助链接网络的迁移学习模型第79-86页
    5.4.1 问题的描述第80-81页
    5.4.2 构建辅助链接网络减小领域差距第81-84页
    5.4.3 辅助网络性能的实验结果与分析第84-86页
  5.5 小结第86-88页
第六章 基于多视图的主题模型的迁移学习第88-107页
  6.1 引言第88-89页
  6.2 相关研究第89-91页
    6.2.1 单视图的迁移学习第89-90页
    6.2.2 多视图的迁移学习第90-91页
  6.3 基于多视图的主题模型的迁移算法第91-98页
    6.3.1 问题的描述第91-92页
    6.3.2 TMV 模型的提出和分析第92-94页
    6.3.3 TMV 模型的步骤第94-96页
    6.3.4 TMV 的算法第96-98页
  6.4 实验结果与分析第98-105页
    6.4.1 数据集及其构建第98-99页
    6.4.2 算法比较和分析第99-103页
    6.4.3 参数敏感度第103-104页
    6.4.4 收敛性第104-105页
  6.5 小结第105-107页
总结和展望第107-113页
参考文献第113-127页
攻读博士学位期间取得的研究成果第127-129页
致谢第129-130页
答辩委员会对论文的评定意见第130页

本篇论文共130页,点击这进入下载页面
 
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