| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 特征选择研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2 代价敏感特征选择的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 非负矩阵分解研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 多标签学习研究现状 | 第13-14页 |
| 1.5 本文主要研究内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 背景知识 | 第16-22页 |
| 2.1 特征选择 | 第16-17页 |
| 2.2 代价敏感特征选择 | 第17-22页 |
| 2.2.1 代价敏感学习理论 | 第17-18页 |
| 2.2.2 典型的代价敏感特征选择算法 | 第18-22页 |
| 第3章 基于非负矩阵分解的代价敏感特征选择算法 | 第22-36页 |
| 3.1 预备知识 | 第22-28页 |
| 3.1.1 非负矩阵分解理论 | 第22-23页 |
| 3.1.2 基于非负矩阵分解的特征选择算法 | 第23-28页 |
| 3.2 基于非负矩阵分解的代价敏感特征选择问题 | 第28-33页 |
| 3.2.1 代价敏感的学习模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 非负矩阵分解的代价敏感特征选择问题的构建 | 第29-31页 |
| 3.2.3 非负矩阵分解的代价敏感特征选择问题的优化 | 第31-33页 |
| 3.3 算法设计与实验分析 | 第33-35页 |
| 3.3.1 算法框架 | 第33页 |
| 3.3.2 实验分析 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 多标签代价敏感特征选择算法 | 第36-54页 |
| 4.1 预备知识 | 第36-42页 |
| 4.1.1 多标签学习简述 | 第36-38页 |
| 4.1.2 单标签背景下的代价敏感学习 | 第38-42页 |
| 4.2 多标签背景下的代价敏感学习 | 第42-45页 |
| 4.2.1 多标签问题的转化 | 第42-43页 |
| 4.2.2 多标签学习中的代价设置 | 第43-44页 |
| 4.2.3 算法设计与分析 | 第44-45页 |
| 4.3 实验设置与分析 | 第45-51页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第46-47页 |
| 4.3.2 实验评价指标 | 第47页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小节 | 第51-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-58页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 未来工作的展望 | 第55-58页 |
| 参考文献 | 第58-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第68页 |