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。
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