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Web文本分类关键技术研究与应用
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Web文本分类关键技术研究与应用
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
符号对照表
第10-11页
缩略语对照表
第11-14页
第一章 绪论
第14-18页
1.1 研究背景及其意义
第14-15页
1.2 国内外研究现状
第15-16页
1.3 本文的主要工作
第16-17页
1.4 本文的组织结构
第17-18页
第二章 相关技术分析与研究
第18-26页
2.1 Web文本挖掘
第18-19页
2.2 Web文本分类
第19-20页
2.2.1 Web文本分类的定义
第19页
2.2.2 Web文本分类的步骤
第19-20页
2.3 文本分类相关技术
第20-22页
2.3.1 文本预处理
第20页
2.3.2 降维技术
第20-21页
2.3.3 特征选择
第21-22页
2.4 结果的评估方法
第22-25页
2.4.1 预测模型的评分函数
第22-23页
2.4.2 描述模型的评分函数
第23-24页
2.4.3 其它评分函数
第24-25页
2.5 本章小结
第25-26页
第三章 Web文本分类预处理技术研究
第26-38页
3.1 中文分词方法
第26-27页
3.1.1 基于语义词典的分词
第26-27页
3.1.2 基于统计的分词
第27页
3.2 文本表示
第27-28页
3.3 特征权重计算
第28-30页
3.4 特征提取及其存在的问题
第30页
3.5 基于CHI检验的特征关联提取方法
第30-32页
3.6 IG-CHI特征选择方法
第32-33页
3.7 实验
第33-36页
3.7.2 实验方法
第34页
3.7.3 结果分析
第34-36页
3.8 本章小结
第36-38页
第四章 基于多层次集成学习的Web文本分类器研究
第38-46页
4.1 数据分类分析方法
第38-42页
4.1.1 贝叶斯分类
第38-40页
4.1.2 K-近邻分类方法
第40-41页
4.1.3 粗糙集分类方法
第41-42页
4.2 多层次集成学习分类器研究
第42-43页
4.3 实验分析
第43-45页
4.4 本章小结
第45-46页
第五章 Web文本分类系统的设计与实现
第46-56页
5.1 Web文本抽取器的分析
第46-48页
5.1.1 Web文本抽取器的原理
第46-47页
5.1.2 Web文本抽取器的组成
第47-48页
5.2 Web文本分类系统的设计
第48-53页
5.2.1 架构设计
第48-49页
5.2.2 数据抓取算法
第49-50页
5.2.3 线程管理模块
第50-51页
5.2.4 资源抓取队列
第51页
5.2.5 目标URL过滤
第51-52页
5.2.6 文本分类模块
第52-53页
5.3 Web文本分类系统的实现
第53-55页
5.4 本章小结
第55-56页
第六章 总结与展望
第56-58页
6.1 总结
第56-57页
6.2 展望
第57-58页
参考文献
第58-62页
致谢
第62-64页
作者简介
第64-65页
本篇论文共
65
页,
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。
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