基于标签相关性的多标签分类算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文的主要研究工作和章节安排 | 第9-11页 |
| 2 多标签学习相关理论简介 | 第11-24页 |
| 2.1 多标签学习问题定义 | 第11页 |
| 2.2 多标签学习常用方法 | 第11-21页 |
| 2.2.1 问题转换方法 | 第11-19页 |
| 2.2.2 算法适应方法 | 第19-21页 |
| 2.3 多标签学习算法的评价标准 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于标签相关关系的多标签分类算法研究 | 第24-31页 |
| 3.0 引言 | 第24-25页 |
| 3.1 标签互斥关系 | 第25-26页 |
| 3.2 LCRAKEL算法主要思想 | 第26-28页 |
| 3.3 LCCC算法基本思想 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 实验及结果分析 | 第31-38页 |
| 4.1 实验数据集 | 第31-32页 |
| 4.2 LCRAKEL算法实验设计及分析 | 第32-34页 |
| 4.2.1 实验设计 | 第32-33页 |
| 4.2.2 实验结果及分析 | 第33-34页 |
| 4.3 LCCC算法实验结果及分析 | 第34-37页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第34-36页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第36-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 5 总结与展望 | 第38-40页 |
| 5.1 工作总结 | 第38页 |
| 5.2 未来展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-46页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-49页 |
