| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 弱标签学习简介 | 第11-12页 |
| 1.1.2 半监督多标签学习概述 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 弱标签数据分类研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 半监督多标签学习研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 半监督学习方法 | 第18-31页 |
| 2.1 多标签学习简介 | 第18-20页 |
| 2.2 无标签数据的作用 | 第20-22页 |
| 2.3 半监督学习依赖的假设 | 第22-23页 |
| 2.4 半监督学习方法分类 | 第23-28页 |
| 2.5 算法的评价标准 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于聚类的相似度矩阵构造方法 | 第31-44页 |
| 3.1 图的构造方法 | 第32-34页 |
| 3.2 基于聚类的图构造方法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 聚类方法简介 | 第34-35页 |
| 3.2.2 基于k-means聚类的相似度矩阵构建 | 第35-38页 |
| 3.3 实验 | 第38-43页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第38-39页 |
| 3.3.2 实验设置 | 第39页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 针对弱标签的标签传播半监督学习 | 第44-60页 |
| 4.1 标签传播算法简介 | 第45-49页 |
| 4.1.1 标签传播算法架构 | 第45-47页 |
| 4.1.2 算法的收敛性 | 第47-49页 |
| 4.2 针对弱标签的标签传播算法 | 第49-52页 |
| 4.2.1 算法总结与架构 | 第50-51页 |
| 4.2.2 算法具体流程 | 第51-52页 |
| 4.3 实验 | 第52-59页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第53页 |
| 4.3.2 对比方法与实验设置 | 第53-55页 |
| 4.3.3 实验结果及分析 | 第55-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结 | 第60-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第69页 |