1. 毕业设计（论文）主要内容：

1. 多视图学习在越来越多的应用场景中被广泛运用，包括文本分类、图像领域、生物信息学、web挖掘领域。

2. 针对于多标签学习，我们要找到从特征空间映射到标签空间的映射f，来找到实例所对应的标签

3. 利用矩阵完备化来找到缺损的标签，并且建立模型来找到映射f。

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   2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

   1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。

   
   2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。

   
   3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。

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   3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

   1-3周：查阅文献，完成开题报告
   4-6周：总体设计，完成论文综述
   7-10周：设计算法，功能模块设计
   11-13周：编码和测试
   14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。

   4. 主要参考文献

   1. z.h. zhou, m.l.zhang. multi-labellearning. in: c. sammut, g. i. webb, eds. encyclopedia ofmachine learning and data mining, berlin: springer, 2017, 875-881

   2. y. zhu, j. kwok, z.h.zhou. multi-labellearning with global and local correlation. ieee transactions onknowledge and data engineering, 2018, 30(6): 1081-1094

   3. candes, e.j.,recht, b.: exact matrix completion via convex optimization. commun.acm 55(6),111-119 (2012)

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