优化特征选择的CTM模型在文本分类中的应用研究

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优化特征选择的CTM模型在文本分类中的应用研究

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优化特征选择的CTM模型在文本分类中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景和意义	第9-10页
1.2 相关研究工作	第10-14页
1.2.1 VSM模型	第10-11页
1.2.2 统计概率模型	第11页
1.2.3 主题模型	第11-14页
1.3 本文的研究内容	第14页
1.4 本文的组织结构	第14-15页
第二章文本分类技术概述	第15-23页
2.1 文本预处理	第15页
2.2 文本表示	第15-16页
2.3 特征提取	第16-18页
2.3.1 互信息	第17页
2.3.2 主成分分析	第17-18页
2.4 文本分类方法	第18-19页
2.4.1 KNN分类	第18页
2.4.2 朴素贝叶斯分类	第18-19页
2.4.3 支持向量机	第19页
2.5 性能评估	第19-20页
2.6 R语言介绍	第20-22页
2.7 小结	第22-23页
第三章主题模型概述	第23-30页
3.1 LDA模型	第23-25页
3.2 CTM模型	第25-29页
3.2.1 后验推断和参数估计	第26-29页
3.2.2 CTM模型在文本分类中的应用	第29页
3.3 小结	第29-30页
第四章 CTM模型的优化及文本分类	第30-37页
4.1 CTM模型主题数目优化	第30-32页
4.1.1 复杂度	第30-31页
4.1.2 对数似然函数	第31页
4.1.3 主题数目优化过程	第31-32页
4.2 CTM模型的特征选择优化	第32-34页
4.2.1 互信息和主成分分析的缺陷	第32页
4.2.2 基于MIPCA的特征提取	第32-33页
4.2.3 CTM模型的特征提取	第33-34页
4.3 基于CTM模型的文本分类	第34-36页
4.3.1 CTM模型的文本分类描述	第34页
4.3.2 优化的CTM模型文本分类过程	第34-36页
4.4 小结	第36-37页
第五章仿真实验	第37-49页
5.1 实验方法和数据描述	第37页
5.1.1 实验平台	第37页
5.1.2 实验数据描述	第37页
5.1.3 实验环境搭建以及数据预处理	第37页
5.2 仿真实验	第37-48页
5.2.1 优化模型主题数	第37-42页
5.2.2 CTM模型的特征提取	第42-43页
5.2.3 可视化显示	第43-48页
5.3 小结	第48-49页
第六章总结与展望	第49-51页
6.1 本文工作总结	第49页
6.2 未来工作展望	第49-51页
参考文献	第51-53页
致谢	第53页

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