| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·多标记分类的研究现状 | 第10-12页 |
| ·多标记半监督的研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文进行的研究工作及文章结构安排 | 第14-16页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第14页 |
| ·本文的内容结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 多标记学习和半监督学习内容简介 | 第16-22页 |
| ·多标记学习框架 | 第16页 |
| ·评价指标 | 第16-18页 |
| ·半监督学习 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于数据转换的多标记学习算法 | 第22-29页 |
| ·INSDIF 算法简介 | 第22-23页 |
| ·新算法：WK-INSDIF | 第23-24页 |
| ·实验结果及分析 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 新的多标记半监督学习算法：ML-Co2KNN | 第29-34页 |
| ·新算法：ML-Co2KNN | 第29-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第五章 总结与展望 | 第34-36页 |
| ·论文工作总结 | 第34页 |
| ·未来工作展望 | 第34-36页 |
| 参考文献 | 第36-40页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41-43页 |