| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 组织结构 | 第14-16页 |
| 2 多标记学习算法 | 第16-25页 |
| 2.1 多标记学习相关理论 | 第16-19页 |
| 2.1.1 形式化定义 | 第16页 |
| 2.1.2 设计策略 | 第16-18页 |
| 2.1.3 评价准则 | 第18-19页 |
| 2.2 标记分布学习相关理论 | 第19-24页 |
| 2.2.1 形式化定义 | 第20-21页 |
| 2.2.2 设计策略 | 第21-23页 |
| 2.2.3 评价准则 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于关联规则的多标记学习算法 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 关联规则算法 | 第25-28页 |
| 3.2.1 形式化定义 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于矩阵分治的频繁项集快速挖掘算法 | 第26-28页 |
| 3.3 利用关联规则的多标记学习算法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 基于全局关联规则挖掘的多标记分类算法 | 第28-30页 |
| 3.3.2 基于局部关联规则挖掘的多标记分类算法 | 第30-32页 |
| 3.4 实验部分 | 第32-38页 |
| 3.4.1 数据集 | 第32页 |
| 3.4.2 实验设计 | 第32-33页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第33-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于标记相关性的标记分布学习算法 | 第39-51页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 基于标记相关性的标记分布学习算法 | 第40-44页 |
| 4.3 实验部分 | 第44-50页 |
| 4.3.1 数据集 | 第44页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第44-45页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第45-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 多标记学习算法在商品评价打分中的应用 | 第51-58页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 商品评价打分相关理论 | 第51-52页 |
| 5.3 实验部分 | 第52-54页 |
| 5.3.1 数据集 | 第52-54页 |
| 5.3.2 实验设置 | 第54页 |
| 5.3.3 结果分析 | 第54页 |
| 5.4 多标记学习算法在商品评价打分中的应用系统实现 | 第54-57页 |
| 5.4.1 系统实现流程图 | 第55页 |
| 5.4.2 实验效果 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 未来展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 附录 | 第66页 |