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基于标签相关性的KNN多标签分类方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文的研究目标与内容第12-13页
    1.4 本文的组织结构第13-15页
第二章 多标签分类方法的相关介绍第15-29页
    2.1 多标签学习的基本概念第15-17页
    2.2 多标签分类方法第17-24页
        2.2.1 问题转换方法第17-21页
        2.2.2 算法转换方法第21-23页
        2.2.3 集成分类方法第23-24页
    2.3 性能评价指标第24-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 k近邻多标签分类方法的参数估计第29-39页
    3.1 k近邻多标签分类方法第29-32页
    3.2 参数估计第32-34页
        3.2.1 相似性度量方法第32-33页
        3.2.2 k近邻个数第33-34页
    3.3 实验与分析第34-38页
        3.3.1 实验数据集介绍第34-35页
        3.3.2 实验结果分析第35-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第四章 基于标签相关性的k近邻多标签分类方法研究第39-48页
    4.1 算法介绍第39-42页
    4.2 实验结果与分析第42-47页
        4.2.1 实验数据集介绍第42页
        4.2.2 实验结果分析第42-47页
    4.3 本章小结第47-48页
第五章 总结与展望第48-50页
    5.1 本文工作总结第48页
    5.2 进一步的研究展望第48-50页
参考文献第50-56页
致谢第56-57页
攻读硕士期间的科研成果第57页

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