顶序学习及其应用的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-29页 |
| 1.1 引言 | 第11-13页 |
| 1.2 顶序学习的研究现状 | 第13-25页 |
| 1.3 有待研究的问题 | 第25-26页 |
| 1.4 本文工作 | 第26-29页 |
| 2 快速顶序学习 | 第29-53页 |
| 2.1 引言 | 第29-30页 |
| 2.2 TopPush方法 | 第30-45页 |
| 2.3 实验结果 | 第45-50页 |
| 2.4 小结与讨论 | 第50-53页 |
| 3 模型再适应顶序学习 | 第53-79页 |
| 3.1 引言 | 第53-54页 |
| 3.2 CAPO方法 | 第54-68页 |
| 3.3 实验结果 | 第68-76页 |
| 3.4 小结与讨论 | 第76-79页 |
| 4 类别不平衡顶序学习 | 第79-95页 |
| 4.1 引言 | 第79-80页 |
| 4.2 NearPush方法 | 第80-89页 |
| 4.3 实验结果 | 第89-92页 |
| 4.4 小结与讨论 | 第92-95页 |
| 5 多标记顶序学习 | 第95-123页 |
| 5.1 引言 | 第95-97页 |
| 5.2 MUCA方法 | 第97-107页 |
| 5.3 MUSE方法 | 第107-110页 |
| 5.4 实验结果 | 第110-121页 |
| 5.5 小结与讨论 | 第121-123页 |
| 6 顶序学习的应用 | 第123-135页 |
| 6.1 GPS轨迹的异常检测 | 第123-130页 |
| 6.2 潜在客户预测 | 第130-135页 |
| 7 总结 | 第135-139页 |
| 参考文献 | 第139-157页 |
| 致谢 | 第157-159页 |
| 附录:攻读博士学位期间的学术成果和获奖情况 | 第159-162页 |
