基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法-原创论文

原创标题：	基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法
论文摘要：	摘要：广告学是一门研究广告活动的理论、方法、技巧以及历史发展等方面的学科。广告学涉及到广告策划、广告文案、广告设计、广告投放等多个方面，旨在帮助广告主提高品牌知名度、促进销售、提升市场占有率等。本文论述了基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法在当前一些问题，了解论文基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法背景，本文从论文角度/方向/领域进行关于基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的研究；针对基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法问题/现象，从基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法方面，利用基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法方法进行研究。目的: 研究基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法目的、范围、重要性;方法: 采用基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法手段和方法;结果: 完成了基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法工作取得的数据和结果; 结论: 得出基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的重要结论及主要观点，论文的新见解。 [关键词]:基于决策;基于决策关联性的;特征选择算法
论文目录：	基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法目录(参考) 中文摘要(参考) 英文摘要Abstract 论文目录第一章引言/绪论…………………1 1.1 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究背景…………………2 1.2 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究意义…………………2 1.2.1 理论意义…………………2 1.2.2 实践意义…………………2 1.3 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法国内外研究现状…………………2 1.3.1 国外研究现状…………………2 1.3.2 国内研究现状…………………2 1.4 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法文献综述…………………2 1.4.1 国外研究现状…………………2 1.4.2 国内研究现状…………………2 1.5 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究的目的和内容…………………3 1.5.1 研究目的…………………3 1.5.2 研究内容…………………3 1.6 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究的方法及技术路线…………………3 1.6.1 研究方法…………………3 1.6.2 研究技术路线…………………3 1.7 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法拟解决的关键问题…………………3 1.8 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法创新性/创新点…………………3 1.9 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法本章小结…………………3 第二章基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法基本概念和理论…………………4 2.1 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的定义和性质…………………4 2.2 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的分类和体系…………………4 2.3 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的研究方法…………………5 2.4 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的基本理论…………………5 第三章基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的构成要素/关键技术…………………6 3.1 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的组成部分…………………6 3.2 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的功能模块…………………6 3.3 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的内容支持…………………7 第四章基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的案例分析/应用领域……………… 8 4.1 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法问案例分析……………………………………… 9 4.2 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的数据分析………………………………9 4.3 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究策略 ………………………………………10 4.4 本章小结 ………………………………………………10 第五章基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的设计、评价与优化………………………10 5.1 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的解决措施 …… ………… 11 5.2 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的评价 ………………… 12 5.3 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的优化 …………………… 13 5.4 本章小结 ………… ………… 13 第六章基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法的经验总结与启示………………………15 6.1 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法经验总结…………………15 6.2 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究启示……………………16 6.3 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法未来发展趋势…………………… 16 6.4 基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法本章小结…………………… 16 第七章基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法总结结论与建议………17 7.1 结论概括……………17 7.2 根据结论提出建议……………17 7.3 本章小结……………17 第八章基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法结论与展望/结束语……………………………23 8.1 研究成果总结……………………………23 8.2 存在问题及改进方向……………………………23 8.3 未来发展趋势……………………………23 致谢 ………………………………………24 参考文献 ……………………………………… 25 论文注释 ………………………………………26 附录 …………………………………………27
论文正文：	获取原创论文基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法正文
开题报告：	一般包括以下部分： 1、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法题目来源：简洁明了，准确传达研究内容。 2、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究目的和意义：阐述研究背景、研究目的以及对学科、行业甚至国家社会的贡献等。 3、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法文献综述：对与该研究领域相关的现有研究进行综述，总结已有研究成果和不足，以及研究的前沿和挑战等。 4、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究方法：描述研究方法，包括理论框架、实证分析方法、数据采集和处理方式等。 5、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究内容和计划：明确研究的主要内容和计划，包括研究问题、研究路径、研究计划等。 6、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法预期结果和意义：描述预期的研究结果和意义，包括对学科、行业或社会的贡献等。 7、参考文献：列出与该研究相关的参考文献。不同学校具体要求可能有所不同。
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参考文献：	基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法参考文献类型：专著[M]，论文集[C]，报纸文章[N]，期刊文章[J]，学位论文[D]，报告[R]，标准[S]，专利[P]，论文集中的析出文献[A] 电子文献类型：数据库[DB]，计算机[CP]，电子公告[EB] 电子文献的载体类型：互联网[OL]，光盘[CD]，磁带[MT]，磁盘[DK] A：专著、论文集、学位论文、报告 [序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地：出版者，出版年.起止页码(可选) 参考文献参考案例：[1] 郑红,张亚楠,邢琳琳. 应用型本科高校广告学专业课与思政教育融合的有效路径研究[J]. 文教资料,2021(22):109-111. DOI:10.3969/j.issn.1004-8359.2021.22.030. [2] 汪永奇. 工作室制教学模式下的广告学专业"四创"人才培养路径研究[J]. 采写编,2021(11):74-75. DOI:10.3969/j.issn.1007-8177.2021.11.035. [3] 胡昌玲. 广告学专业本科学生培养目标与教育理念研究[J]. 品牌研究,2021(19):247-249,258. DOI:10.3969/j.issn.1671-1009.2021.19.075. [4] 朱茜芸. "新文科"环境下广告学专业的探究与改革实践 ——以西安外国语大学"广告学概论"课程为例[J]. 教育教学论坛,2021(39):108-111. [5] 余袁媛. 家国情怀融入广告学概论教学的思考与实践[J]. 中外交流,2021,28(2):140-141. [6] 康初莹. 广告学专业课程思政教学设计与实践[J]. 今传媒（学术版）,2021,29(12):140-143. DOI:10.3969/j.issn.1672-8122.2021.12.036. [7] 陈爽. 应用型大学广告学一流本科专业建设的探索[J]. 新闻研究导刊,2021,12(17):46-47. DOI:10.3969/j.issn.1674-8883.2021.17.017. [8] 温志彧. "双创"视角下广告学专业实践能力培养体系研究[J]. 新闻研究导刊,2021,12(20):121-123. DOI:10.3969/j.issn.1674-8883.2021.20.041. [9] 何振波. 新媒体环境下的广告学专业实践教学分析[J]. 新课程研究（下旬）,2021(1):93-94. [10] 于海婷. 双创背景下广告学专业融合式教学体系研究[J]. 科技风,2021(7):52-53. DOI:10.19392/j.cnki.1671-7341.202107025. [11] 董旭. 关于线上线下混合式教学模式研究 ——以《广告学概论》课程教学改革为例[J]. 中外交流,2021,28(3):844. [12] 曹明香. 大数据时代广告学专业实践教学的实证研究[J]. 新闻研究导刊,2021,12(22):88-90. DOI:10.3969/j.issn.1674-8883.2021.22.030. [13] 王潇. 基于信息流基础上的网络广告学教学改革与实践 ——以微信公众号为例[J]. 才智,2021(13):102-104. [14] 房雪. 新媒体环境下广告学专业课程教学[J]. 山西青年,2021(9):15-16. [15] 史晓飞. 线上线下融合式教学在广告学课程中的应用研究[J]. 科技视界,2021(29):71-72. DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2021.29.31. [16] 奚路阳,史晖. 从工具理性到价值理性 ——广告学专业"课程思政"建设的实施路径[J]. 教育传媒研究,2021(5):35-39. [17] 郑曦. 基于超星学习通的混合式课堂教学探索与应用 ——以《广告学概论》为例[J]. 才智,2021(9):76-78. [18] 王建彦. 应用型本科院校广告学专业实践教学改革研究 ——以影视广告创作课程为例[J]. 新闻研究导刊,2021,12(19):203-205. DOI:10.3969/j.issn.1674-8883.2021.19.068. [19] 胡金霞. 应用型高校广告学专业课程思政教学改革与实践 ——以《广告学概论》课程为例[J]. 现代农村科技,2021(8):85-86. DOI:10.3969/j.issn.1674-5329.2021.08.062. [20] 张磊. "课程思政"融入《广告学》课程教学的探索[J]. 产业与科技论坛,2021,20(21):127-128. DOI:10.3969/j.issn.1673-5641.2021.21.060.
论文致谢：	时光荏苒，岁月如梭，转眼间两年半的xx阶段即将结束，回想这个阶段的经历，丰富且充实，偶尔遇到挫折，身边总有老师和同学的帮助与鼓励、朋友的关心和家人的支持，至此感激之情难以言表。　　本文是在导师xxxx教授的指导下完成的。从论文的选题、构思、撰写到最后的定稿，每一次的进步都离不开xxx老师的悉心指导，使论文能够顺利完成。　　在x年半xxx阶段，无论在学业上还是生活上，xxxx老师严谨认真的治学态度和平易近人的生活态度都使我受益匪浅，并将鼓励我在今后的人生道路上不断进取。在此向我尊敬的xxx导师表示衷心的感谢！　　感谢xxxx阶段教导我们的各授课老师，他们的谆谆教诲让我在学习上得到了进一步提升，并顺利完成了所有学业。　　感谢我亲爱的室友和同学，他们的善良、热情和勤奋感染着我，在共同努力学习的时光中，他们使我的生活如此充盈和饱满。感谢我的朋友们，总是义无反顾地支持和帮助我，不断督促我，共同进步。　　感谢为我操劳的父母亲人。感谢父母给予我生命，教育我成长，在过去的20多年里，父母为我付出了很多，父母的理解与支持是我前进的最大动力。姑姑在学习上督促和生活上的帮助，都让我不胜感激，我将一直铭记于心。　　在即将离校之际，祝愿所有老师和同学们在今后的工作和生活中一切顺意！
原创专业：	广告学
论文说明：	原创论文主要作为参考使用论文，不用于发表论文或直接毕业论文使用，主要是学习、参考、引用等！
文献综述结构：	基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法文献综述参考基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法国外研究基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法国内研究基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法总结
开题报告：	一般包括以下部分： 1、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法题目来源：简洁明了，准确传达研究内容。 2、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究目的和意义：阐述研究背景、研究目的以及对学科、行业甚至国家社会的贡献等。 3、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法文献综述：对与该研究领域相关的现有研究进行综述，总结已有研究成果和不足，以及研究的前沿和挑战等。 4、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究方法：描述研究方法，包括理论框架、实证分析方法、数据采集和处理方式等。 5、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法研究内容和计划：明确研究的主要内容和计划，包括研究问题、研究路径、研究计划等。 6、基于决策关联性的多标签分类和特征选择算法预期结果和意义：描述预期的研究结果和意义，包括对学科、行业或社会的贡献等。 7、参考文献：列出与该研究相关的参考文献。不同学校具体要求可能有所不同。查看开题报告
原创编号：	3198838
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