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面向论坛的文本特征提取及分类技术研究

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面向论坛的文本特征提取及分类技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-13页
  · 研究背景及意义第9页
  · 国内外研究现状第9-11页
  · 本文主要工作第11-12页
  · 论文组织第12-13页
第2章 相关理论及关键技术第13-23页
  · 网络爬虫技术第13-15页
    · 网络爬虫的原理第13-14页
    · 网络爬虫的搜索策略第14-15页
  · 中文分词技术第15-17页
  · 概率主题模型第17-19页
    · 基本思想第17页
    · LDA模型第17-19页
  · 基于词林的词义相似度计算第19-21页
    · 词林编码规律第19-20页
    · 词语相似度计算第20-21页
  · K近邻分类算法第21-22页
    · 算法简介第21-22页
    · 算法改进第22页
  · 本章小结第22-23页
第3章 基于网络爬虫的论坛信息采集第23-31页
  · 论坛结构分析第23-24页
  · 网络爬虫设计第24-30页
    · 源代码下载第25-27页
    · 源代码中提取感兴趣信息第27-28页
    · 感兴趣信息的分类存储第28-30页
  · 本章小结第30-31页
第4章 文本预处理第31-35页
  · 文本净化第31-32页
  · 中文分词第32-33页
  · 初步降维第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第5章 文本特征选择第35-39页
  · 基于LDA主题建模的文本特征表示第35-36页
  · 主题表示维度对主题特征的影响第36-37页
  · 基于词林的词义聚类第37-38页
  · 本章小结第38-39页
第6章 实验设计及结果分析第39-51页
  · 实验设计第39页
  · 测试实验第39-43页
  · 测试实验结果分析第43-47页
  · 应用实验第47-51页
    · K近邻分类器设计第47-48页
    · 实验结果第48-51页
第7章 工作总结与展望第51-53页
  · 课题总结第51页
  · 研究与展望第51-53页
参考文献第53-56页
致谢第56-57页
攻读学位期间取得的科研成果第57页

本篇论文共57页,点击这进入下载页面
 
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