基于标记信息拓展的多标记学习算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 有待研究的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织 | 第15-16页 |
| 第二章 多标记学习及相关算法 | 第16-26页 |
| 2.1 问题定义 | 第16-19页 |
| 2.1.1 学习框架 | 第16-17页 |
| 2.1.2 评价指标 | 第17-19页 |
| 2.1.3 学习算法 | 第19页 |
| 2.2 基于显式标记重要度的多标记学习 | 第19-22页 |
| 2.2.1 标记隶属尺度 | 第20-21页 |
| 2.2.2 相关标记全序 | 第21-22页 |
| 2.3 基于特征感知的多标记学习 | 第22-26页 |
| 2.3.1 Lift算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 M_L~2算法 | 第24-26页 |
| 第三章 基于相对标记重要度的标记信息拓展 | 第26-44页 |
| 3.1 相对标记重要度 | 第26-27页 |
| 3.2 Reliab算法 | 第27-32页 |
| 3.2.1 标记重要度估计 | 第27-30页 |
| 3.2.2 构建预测模型 | 第30-32页 |
| 3.3 实验结果 | 第32-41页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第32-36页 |
| 3.3.2 结果分析 | 第36-39页 |
| 3.3.3 重要度分析 | 第39-41页 |
| 3.4 小结 | 第41-44页 |
| 第四章 基于稀疏重构的标记信息拓展 | 第44-58页 |
| 4.1 稀疏重构 | 第44-45页 |
| 4.2 Mlfe算法 | 第45-50页 |
| 4.2.1 结构信息构建 | 第45-46页 |
| 4.2.2 标记信息拓展 | 第46-48页 |
| 4.2.3 预测模型生成 | 第48-50页 |
| 4.3 实验结果 | 第50-56页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第50-52页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第52-54页 |
| 4.3.3 定量对比 | 第54-56页 |
| 4.4 小结 | 第56-58页 |
| 第五章 结束语 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 附录 | 第70-71页 |
