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基于异常检测的电影票房注水检测

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第12-26页
    1.1 研究背景及研究意义第12-14页
        1.1.1 研究背景第12-13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 国内外相关研究现状第14-21页
        1.2.1 国内外电影票房研究现状第14-15页
        1.2.2 国内外异常检测研究现状第15-17页
        1.2.3 支持向量机第17-21页
    1.3 研究内容与研究方法第21-26页
        1.3.1 主要研究内容第21-22页
        1.3.2 研究方法第22-23页
        1.3.3 论文主要框架第23-26页
第二章 电影票房数据特征及预处理第26-36页
    2.1 电影票房原始数据的分析处理第26-28页
    2.2 数据预处理第28-29页
    2.3 票房数据规律挖掘第29-34页
    2.4 小结第34-36页
第三章 电影票房注水检测关键技术研究第36-48页
    3.1 电影票房注水二分类技术第36-39页
        3.1.1 SVM分类第36页
        3.1.2 soft QSSVM分类第36-38页
        3.1.3 SVM与soft QSSVM测试比较分析第38-39页
    3.2 电影票房注水多分类技术第39-47页
        3.2.1 SVM多分类第39-40页
        3.2.2 QSSVM-OAA多分类第40-41页
        3.2.3 SVM多分类与QSSVM-OAA方法比较说明第41-47页
    3.3 小结第47-48页
第四章 电影票房注水检测应用第48-58页
    4.1 电影票房数据转化第48-52页
    4.2 票房聚类分析及注水票房分类标记第52-54页
        4.2.1 票房聚类分析第52-53页
        4.2.2 注水票房分类标记第53-54页
    4.3 电影票房注水检测实现第54-57页
        4.3.1 soft QSSVM检测注水票房第54-55页
        4.3.2 QSSVM-OAA注水票房多分类第55-57页
    4.4 小结第57-58页
第五章 结论与展望第58-60页
    5.1 结论第58-59页
    5.2 展望第59-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
作者简介、在学期间发表的论文与研究成果第66页

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