基于改进标注传播算法的半监督资源分类
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·本文工作 | 第8-10页 |
| 第二章 半监督学习 | 第10-19页 |
| ·半监督学习的思想 | 第10-14页 |
| ·监督学习 | 第10-11页 |
| ·无监督学习 | 第11-13页 |
| ·半监督学习 | 第13-14页 |
| ·半监督学习的方法 | 第14-19页 |
| ·生成模型 | 第14页 |
| ·自训练方法 | 第14-16页 |
| ·协同训练方法 | 第16页 |
| ·直推式支持向量机 | 第16-17页 |
| ·基于图的方法 | 第17-19页 |
| 第三章 标注传播算法 | 第19-25页 |
| ·标注传播算法思想 | 第19-20页 |
| ·标注传播算法 | 第20-22页 |
| ·符号说明 | 第20-21页 |
| ·算法描述 | 第21-22页 |
| ·收敛性证明 | 第22-23页 |
| ·实例说明 | 第23-25页 |
| 第四章 改进的标注传播算法 | 第25-39页 |
| ·改进的标注传播算法的思想 | 第25-26页 |
| ·改进的标注传播算法 | 第26-30页 |
| ·符号说明 | 第26-27页 |
| ·算法描述 | 第27-29页 |
| ·两个算法时间复杂性比较 | 第29-30页 |
| ·算法实现 | 第30-33页 |
| ·图的创建 | 第30-31页 |
| ·实现 | 第31-33页 |
| ·实验结果及对比 | 第33-39页 |
| ·实验数据描述 | 第33页 |
| ·实验中n和k值的选择 | 第33-36页 |
| ·实验结果的比较 | 第36-39页 |
| 第五章 改进标注传播算法在NERMS系统中的应用 | 第39-53页 |
| ·NERMS系统简介 | 第39-44页 |
| ·总体架构 | 第39页 |
| ·逻辑功能介绍 | 第39-44页 |
| ·系统中的资源分类 | 第44-47页 |
| ·NERMS中的资源 | 第44页 |
| ·NERMS中的主题类 | 第44-46页 |
| ·资源分类问题 | 第46-47页 |
| ·基于改进标注传播算法的资源分类 | 第47-53页 |
| ·数据获取 | 第47-50页 |
| ·资源分类 | 第50-51页 |
| ·结果显示 | 第51-53页 |
| 第六章 总结 | 第53-54页 |
| ·工作总结 | 第53页 |
| ·工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 摘要 | 第57-60页 |
| Abstract | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
