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论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景和意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-13页
  1.3 主要研究内容第13-14页
  1.4 论文的组织结构第14-16页
第2章 话题检测流程研究第16-26页
  2.1 话题检测流程第16页
  2.2 文本表示模型第16-20页
    2.2.1 布尔模型第17页
    2.2.2 概率主题模型第17-18页
    2.2.3 向量空间模型第18-20页
  2.3 文本聚类算法第20-24页
    2.3.1 基于划分的聚类算法第20-21页
    2.3.2 基于层次的聚类算法第21-23页
    2.3.3 基于密度的聚类算法第23-24页
    2.3.4 基于增量的聚类算法第24页
  2.4 本章小结第24-26页
第3章 文本的预处理第26-38页
  3.1 文本分词第27-29页
  3.2 停用词处理第29-30页
  3.3 特征提取与权重计算第30-37页
    3.3.1 特征词提取第30-31页
    3.3.2 权重计算第31-33页
    3.3.3 基于词间语义的改进特征词提取方法第33-37页
  3.4 本章小结第37-38页
第4章 话题聚类第38-50页
  4.1 相似度计算第38-41页
    4.1.1 文档间相似度第38-39页
    4.1.2 类间相似度第39-41页
  4.2 算法选择第41-44页
    4.2.1 算法对比第41-42页
    4.2.2 经典Single-Pass聚类算法第42-44页
  4.3 Single-Pass算法改进第44-48页
  4.4 本章小结第48-50页
第5章 实验评估与结果分析第50-56页
  5.1 实验环境第50-52页
    5.1.1 系统软硬件环境第50页
    5.1.2 实验数据采集与评价标准第50-52页
  5.2 实验结果分析第52-54页
    5.2.1 改进特征项提取方法的验证第52-53页
    5.2.2 算法性能验证第53-54页
  5.3 本章小结第54-56页
结论与展望第56-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第62-64页
致谢第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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