Studies on the Formulation and Evolution of Online Collaboration Communities:Theory and Algorithms
副标题：无
作 者：许骏，柳泉波，史美林著
分类号：
ISBN：9787030152374
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简介
协作社群形成与演化机制是CSCW／CSCL研究的新课题，本书尝试从可计算角度研究协作问题，将统计学习理论、支持向量机与核函数方法(这已被视为研究机器学习问题的一种基本框架)引人协作机制研究，从理论与算法两方面研究以相似关系为基础的协作社群形成与演化机制。首先分析了线性可分数据的两类分类问题，推导出最优硬间隔超平面(即硬间隔支持向量机)优化问题的原始形式和对偶形式，进一步推导出最优软间隔超平面和直推式最优超平面对应的优化问题，讨论了优化问题的求解算法。其次讨论了最优超平面的最优性数学理论基础；研究了线性不可分数据分类学习问题的核函数方法。接着介绍实现CRA系统的关键技术、仿真实验以及对实验结果的讨论。最后指出需要进一步研究的若干问题。
本书适合高等学校计算机、自动化、人工智能、模式识别等专业的教师和研究生阅读，也可作为相关领域科技工作者的参考书。
目录
序言
前言
符号约定
引论
0.1 协作研究
0.2 协作社群
0.3 研究内容
0.4 本书结构
第1章 优化理论
1.1 数学预备知识
1.2 最优性条件
1.3 拉格朗日对偶性
第2章 线性学习机器
2.1 最优超平面原始问题
2.2 最优超平面对偶问题
2.3 优化算法
第3章 统计学习理论和核方法
3.1 统计学习理论
3.2 核方法
第4章 系统原型与仿真实验
.4.1 即时通信
4.2 文献处理
4.3 实验结果
结束语
附录a 背景知识
table of contents
foreword
preface
notation and symbols
introduction
0.1 researches on collaboration
0.2 online collaboration communities
0.3 goals
0.4 structure of this book
chap. 1 optimization theory
1.1 concepts
1.2 optimality conditions
1.3 lagrangian duality
chap. 2 linear learning machines
2.1 primal-form maximal-margin classifiers
2.2 dual-form maximal-margin classifiers
2.3 solving algorithms
chap.3 statistical learning theory and kernel methods
3.1 statistical learning theory
3.2 kernel methods
chap.4 experiment results and implementations
4.1 instant messenging
4.2 text processing
4.3 experiment results
conclusions
a mathematical prerequisites
a. 1 linear algebra
a. 2 analysis
b a typical msnftp session
b. 1 invitation stage
b. 2 file transfer stage
bibliography
index of graphs and tables
index of algorithms and theorems
index of terms
前言
符号约定
引论
0.1 协作研究
0.2 协作社群
0.3 研究内容
0.4 本书结构
第1章 优化理论
1.1 数学预备知识
1.2 最优性条件
1.3 拉格朗日对偶性
第2章 线性学习机器
2.1 最优超平面原始问题
2.2 最优超平面对偶问题
2.3 优化算法
第3章 统计学习理论和核方法
3.1 统计学习理论
3.2 核方法
第4章 系统原型与仿真实验
.4.1 即时通信
4.2 文献处理
4.3 实验结果
结束语
附录a 背景知识
table of contents
foreword
preface
notation and symbols
introduction
0.1 researches on collaboration
0.2 online collaboration communities
0.3 goals
0.4 structure of this book
chap. 1 optimization theory
1.1 concepts
1.2 optimality conditions
1.3 lagrangian duality
chap. 2 linear learning machines
2.1 primal-form maximal-margin classifiers
2.2 dual-form maximal-margin classifiers
2.3 solving algorithms
chap.3 statistical learning theory and kernel methods
3.1 statistical learning theory
3.2 kernel methods
chap.4 experiment results and implementations
4.1 instant messenging
4.2 text processing
4.3 experiment results
conclusions
a mathematical prerequisites
a. 1 linear algebra
a. 2 analysis
b a typical msnftp session
b. 1 invitation stage
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