大规模多标签学习算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3 本文工作与主要贡献 | 第19-20页 |
| 1.4 组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 CoMFM:高效的大规模多标签学习算法 | 第22-40页 |
| 2.1 背景介绍 | 第22-25页 |
| 2.2 方法描述 | 第25-30页 |
| 2.2.1 协同标签嵌入 | 第25-27页 |
| 2.2.2 高阶非线性特征嵌入 | 第27-30页 |
| 2.3 实验设计 | 第30-39页 |
| 2.3.1 实验数据 | 第30-31页 |
| 2.3.2 对比算法 | 第31-32页 |
| 2.3.3 评价指标 | 第32页 |
| 2.3.4 实验结果与分析 | 第32-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 DXML:深度大规模多标签学习算法 | 第40-61页 |
| 3.1 背景介绍 | 第40-44页 |
| 3.2 方法描述 | 第44-50页 |
| 3.2.1 深度标签图嵌入 | 第45-46页 |
| 3.2.2 深度非线性特征嵌入 | 第46-47页 |
| 3.2.3 嵌入式空间聚类 | 第47-50页 |
| 3.3 实验设计 | 第50-59页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第50页 |
| 3.3.2 对比算法 | 第50页 |
| 3.3.3 评价指标 | 第50页 |
| 3.3.4 实验结果与分析 | 第50-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 4.1 本文工作总结 | 第61-62页 |
| 4.2 今后工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 发表论文和科研情况 | 第72页 |
