| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 分类算法研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 超图研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 2 面向情感的多模态超图分类模型 | 第13-37页 |
| 2.1 相关工作 | 第13-22页 |
| 2.1.1 超图理论与应用 | 第13-17页 |
| 2.1.2 情感分类 | 第17-22页 |
| 2.2 多模态特征提取 | 第22-26页 |
| 2.2.1 文本模态 | 第22-23页 |
| 2.2.2 情感模态 | 第23-26页 |
| 2.3 多模态超图构建与学习 | 第26-30页 |
| 2.3.1 多模态超图的构建 | 第26-27页 |
| 2.3.2 多模态超图的学习过程 | 第27-30页 |
| 2.4 实验分析 | 第30-36页 |
| 2.4.1 数据集 | 第30页 |
| 2.4.2 评价指标 | 第30-31页 |
| 2.4.3 结果与分析 | 第31-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 基于主题的多模态超图混合模型 | 第37-50页 |
| 3.1 相关工作 | 第37-41页 |
| 3.1.1 基于字符串匹配的文本聚类方法 | 第37-40页 |
| 3.1.2 基于语义的文本聚类方法 | 第40-41页 |
| 3.2 基于主题的多模态超图模型 | 第41-45页 |
| 3.2.1 LDA主题模型 | 第42-43页 |
| 3.2.2 基于主题的多模态超图构建 | 第43-45页 |
| 3.3 复杂度分析 | 第45页 |
| 3.4 实验分析 | 第45-49页 |
| 3.4.1 参数分析 | 第45-47页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第47-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 多模态超图分类算法在胃癌的复发与总生存期预测中的应用 | 第50-56页 |
| 4.1 胃癌的复发与总生存期简介 | 第50-51页 |
| 4.2 数据计算 | 第51-53页 |
| 4.2.1 数据介绍 | 第51页 |
| 4.2.2 多模态特征提取与计算 | 第51-52页 |
| 4.2.3 缺失值填充 | 第52页 |
| 4.2.4 基于SMOTE的数据过采样 | 第52-53页 |
| 4.3 计算结果分析 | 第53-55页 |
| 4.3.1 术后复发预测分析 | 第53-54页 |
| 4.3.2 术后总生存期预测 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |