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基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 多标签分类问题的研究现状第11-12页
        1.2.2 多标签特征选择问题的研究现状第12-14页
    1.3 主要研究内容第14-15页
    1.4 论文组织结构第15-17页
第2章 理论基础第17-30页
    2.1 多标签学习问题第17-25页
        2.1.1 多标签数据第17-18页
        2.1.2 多标签分类算法第18-23页
        2.1.3 多标签特征选择算法第23-25页
    2.2 模糊粗糙集理论第25-28页
        2.2.1 模糊集第25页
        2.2.2 粗糙集第25-27页
        2.2.3 模糊粗糙集第27-28页
    2.3 关联规则理论第28-29页
    2.4 小结第29-30页
第3章 基于决策关联性的多标签模糊近邻分类算法第30-41页
    3.1 模糊近邻分类算法第30-33页
        3.1.1 相似最近邻分类算法第30-32页
        3.1.2 聚合相似近邻分类算法第32-33页
    3.2 基于决策关联性的多标签模糊近邻分类算法第33-37页
    3.3 实验结果及分析第37-40页
        3.1.1 数据集第37页
        3.1.2 评价标准第37-38页
        3.1.3 实验分析第38-40页
    3.4 小结第40-41页
第4章 基于决策关联性的多标签模糊粗糙特征选择算法第41-51页
    4.1 模糊粗糙特征选择算法介绍第41-44页
    4.2 基于决策关联性的多标签模糊粗糙特征选择算法第44-48页
    4.3 实验结果及分析第48-50页
        4.3.1 数据集第48页
        4.3.2 评价标准第48-49页
        4.3.3 实验分析第49-50页
    4.4 小结第50-51页
第5章 基于决策关联性的转化率预估算法第51-59页
    5.1 计算广告介绍第51-53页
    5.2 基于决策关联性的转化率预估算法第53-56页
    5.3 实验结果及分析第56-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第6章 总结与展望第59-61页
    6.1 论文总结第59-60页
    6.2 工作展望第60-61页
参考文献第61-66页
攻读学位期间公开发表论文第66-67页
致谢第67页

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