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矩阵分解在数据挖掘中的应用

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矩阵分解在数据挖掘中的应用

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-8页
Abstract	第8-14页
1 绪论	第14-21页
1.1 课题背景及初步解决方案	第14-17页
1.2 相关研究工作及技术发展	第17-19页
1.3 本文主要内容和结构	第19-21页
2 基于全局几何结构的非负矩阵分解	第21-33页
2.1 问题概述	第21-22页
2.2 NMF回顾	第22页
2.3 坐标正则排序	第22-23页
2.4 坐标排序正则化非负矩阵分解	第23-25页
2.5 定理2.1的证明	第25-27页
2.6 实验论证	第27-32页
2.7 本章小结	第32-33页
3 主题回归矩阵分解在科学文章推荐中的应用	第33-49页
3.1 问题概述	第33-34页
3.2 数据表示和符号定义	第34页
3.3 相关内容回顾	第34-36页
3.4 tr-MF模型的提出	第36-38页
3.5 模型更新预测	第38-39页
3.6 实验论证	第39-47页
3.7 本章小结	第47-49页
4 相关性矩阵分解在科学文章推荐中的应用	第49-63页
4.1 问题概述	第49-50页
4.2 数据表示和符号定义	第50页
4.3 协同主题回归模型回顾	第50-52页
4.4 CTR-RMF模型	第52-54页
4.5 tr-CMF模型	第54-57页
4.6 实验论证	第57-62页
4.7 本章小结	第62-63页
5 协方差矩阵分解在有限含噪声样本标注学习中的应用	第63-76页
5.1 问题概述	第63-64页
5.2 数学表示和符号定义	第64页
5.3 正则化风险函数	第64-65页
5.4 基于协方差矩阵分解的半参数正则学习	第65-68页
5.5 多标签约束半参数正则学习	第68-72页
5.6 实验论证	第72-75页
5.7 本章小结	第75-76页
6 总结与展望	第76-78页
6.1 本文工作的总结	第76-77页
6.2 未来工作展望	第77-78页
参考文献	第78-83页
发表文章目录	第83页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。

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