基于样本的优化研究的是如何通过用于学习目标函数的样本数据直接优化目标函数.首先介绍这一问题的数学模型——样本优化模型,以及这个模型下的不可近似性结果;然后介绍若干方法和样本优化模型的变种,以绕过这个模型下的不可近似性结果,使得优化成为可能;接着着重介绍其中一个变种——结构化样本优化模型,并详细阐述该模型下的最大覆盖问题和影响力最大化问题的优化算法;最后总结全文,并展望这一问题的未来研究方向.
基于样本的优化 数据驱动的优化 结构化样本 最大覆盖问题 影响力最大化问题