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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,
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。
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