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时间:2019-03-17
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1、.占-TP39L1单位代码:10422分类号:1密级:2C3—;学号Hf、t儀SHANDONGUNIVERSITY硕±学位论文ThesisforMasterDegree论文則:基于IDA的替能电视家庭成员巧别方法带究’Researchoflde別讯ca献aSmanTVsFami^MemberBdsecl0田L;)A作者姓名奋戚培养单位信息科学与工程学院专业名称电子与巧信了擇指导教师苗片文巧巧合作导师約;S年
2、4月25日,分类号:了pUl单位代码:10422密级::学号W川巧r硕±学位论文ThesisforMasterDegree论文题目!tl的皆扯私化黎衾為复化則考战耐义'松《化心A王成M扣仏?Hw;曆M.扣十了|/5知'J//ilenWohIPk作者姓名t越培养单位的《资专业名称>乞3§過传I奇良;指导教师f,U始梭合作导师年f月巧日原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的
3、成果。除文中己经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。'弓ii焉晰wL’j'r论文作者签名;日期;关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可W采用影印、缩印或其他复制手
4、段保存论文和汇编本学位论文。(保密论文在解密后应遵守此规定)^论文作者签名:帝刪导师镶名:期:山东大学硕±学位论文目泉摘要IABSTRACTIll第一章绪ife111.1文章选题背景1.2智能电视的概念及发展状况21.2.1智能电视的概念21.2.2智能电视的发展状况21.3国内外研究现状314.文章的章节安排5第二章数据挖捆和机器学3概化72.1数据挖掘技术72.2机器学习发展史82.3决策树算法92立决策树
5、1.3.1建02.3.2过分拟合和剪枝112.4本章小结12第兰章LDA模型和支持向量机133.1LDA模型133丄1文档生成规则133丄2物理过程分解163.1.3吉布斯采样193.2支持向量机233.2.1线性可分233.22.线性不可分253.3本章小结27第四章智能电视家庭成员分析28I山东大学硕±学位论文4.1家庭成员识别方法概述2842影片信息分词29.4.3主题生成及影片概率分布304.4用户
6、建模324.5分析家庭成员组成%4.5.1确定用户属性%4.5.2判别家庭成员组成%4.5.3多类分类支持向量机374.5.4多分类支持向量机判断家庭成员394.6家庭类别404.7本章小结43第五章实验设计与方法改进445.1数据来源445.2实验环境441445.2.开发环境5.2.2LDA模型平台4454.3家庭成员识别方法改进75.3.1家庭成员识别方法的不足475.3.2方法改进475.4多分类支持向量机判断家
7、庭成员485.5本章小结52第六章总结与展望巧6153.总结6.2展望54参考文献55敬谢61攻读硕±期间发表的专利62山东大学硕±学位论文CONTENTSChineseAbstractIEnglish乂bstractIllChapter1Introduction11.1Backround1g12TheCo打cetandDeveomentofSmar.plptTV211Tmart.2.heConce
8、ptofSTV212Thet.2.DevelopmenofSmartTV21verseasandDomesticResearchSatus3.3Ottt1.4OrgnizaionofhePaper5Chap化r2TheOverviewofataMininandachneearn
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