基于学习标签相关性的多标签分类算法

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第1章 绪论	第9-15页
·研究背景与意义	第9-10页
·国内外研究现状	第10-13页
·研究动机	第13-14页
·本文研究内容与组织结构	第14-15页
第2章 相关概念及理论	第15-31页
·多标签分类的定义	第15-16页
·标签相关性	第16-17页
·多标签分类算法	第17-30页
·一阶方法	第18-21页
·二阶方法	第21-27页
·高阶方法	第27-30页
·本章小结	第30-31页
第3章 基于学习标签相关性的多标签分类算法	第31-41页
·引言	第31-32页
·基于学习标签相关性的多标签分类算法	第32-40页
·统一的学习框架	第32-36页
·与其他工作的联系和区别	第36-37页
·优化求解算法	第37-40页
·本章小结	第40-41页
第4章 实验及结果分析	第41-53页
·实验设置	第41-44页
·数据集	第41-42页
·评价标准	第42-43页
·对比方法	第43-44页
·参数选择	第44页
·分类结果	第44-48页
·标签相关性	第48-50页
·不完全标签信息下的分类结果	第50-52页
·本章小结	第52-53页
第5章 总结与展望	第53-57页
·全文总结	第53-54页
·下一步工作及展望	第54-57页
参考文献	第57-61页
致谢	第61-63页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果	第63页