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新闻数据的分类方法与价值预测的研究与实现

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新闻数据的分类方法与价值预测的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 概述第11-17页
  1.1 课题研究背景和意义第11页
  1.2 课题主要内容第11-13页
  1.3 相关课题国内外研究现状第13-15页
    1.3.1 文本特征提取相关研究现状第13页
    1.3.2 文本关联分析相关研究现状第13-14页
    1.3.3 文本分类相关研究现状第14页
    1.3.4 价值预测相关研究现状第14-15页
  1.4 论文的组织结构第15-17页
第二章 关键技术第17-33页
  2.1 文本挖掘概述第17页
  2.2 网络爬虫技术概述第17-19页
  2.3 文本预处理相关技术第19-23页
    2.3.1 分词技术第19-20页
    2.3.2 文本过滤第20页
    2.3.3 特征提取第20-23页
  2.4 文本关联关系分析相关技术第23-26页
    2.4.1 文本的相似性度量第23-25页
    2.4.2 文本的重复性度量第25-26页
  2.5 文本分类相关技术第26-31页
    2.5.1 文本分类的定义第26页
    2.5.2 文本分类的一般流程第26页
    2.5.3 文本分类的常用方法第26-30页
    2.5.4 分类结果评估第30-31页
  2.6 人工神经网络相关技术第31-32页
  2.7 本章小结第32-33页
第三章 新闻的相似度及重复性检测第33-49页
  3.1 新闻相似度及重复性检测的意义及应用范围第33页
  3.2 基于余弦算法的新闻的相似性检测第33-40页
    3.2.1 新闻相似度量的系统结构第34页
    3.2.2 文本预处理第34-36页
    3.2.3 新闻相似性检测算法的分析第36-37页
    3.2.4 新闻相似度检测的实验结果分析第37-40页
  3.3 一种基于MinEDD算法的新闻重复性检测第40-45页
    3.3.1 MinEDD算法的提出第40-43页
    3.3.2 应用MinEDD算法进行新闻重复性检测的流程第43-44页
    3.3.3 MinEDD算法在新闻重复性度量中的应用第44-45页
  3.4 相似性检测与重复性检测的对比分析第45-48页
  3.5 本章小结第48-49页
第四章 基于BT-ED-SVM的新闻分类第49-61页
  4.1 新闻文本分类的意义第49页
  4.2 新闻文本分类的流程第49页
  4.3 支持向量机多分类方法分析以及改进第49-54页
    4.3.1 多分类组合策略的分析第49-52页
    4.3.2 基于类距离的二叉树多分类组合策略第52-54页
  4.4 改进的支持向量机的新闻文本分类器的实现第54-59页
    4.4.1 SVM多分类新闻文本分类系统架构图第54-55页
    4.4.2 文本采集及数字化模块第55-56页
    4.4.3 最优二叉树结构的构建模块第56-57页
    4.4.4 构造分类器模块第57-59页
  4.5 实验结果分析第59-60页
    4.5.1 本文改进算法与其他传统算法的比较分析第59页
    4.5.2 SVM多分类实验结果分析第59-60页
  4.6 本章小结第60-61页
第五章 基于BP神经网络时间序列的新闻价值预测第61-72页
  5.1 新闻价值评估的标准及意义第61页
  5.2 新闻价值预测模型的系统设计第61-62页
  5.3 新闻价值定义及时间序列数据采集第62-64页
  5.4 应用BP神经网络进行新闻时间序列的价值预测第64-71页
    5.4.1 BP神经网络用于时间序列预测的理论基础第64-65页
    5.4.2 BP神经网络的建立第65-69页
    5.4.3 训练样本数据的预处理第69页
    5.4.4 价值预测模型的结果及分析第69-71页
  5.5 本章小结第71-72页
第六章 互联网新闻的服务与管理系统的实现第72-96页
  6.1 项目背景与需求分析第72-73页
  6.2 系统开发环境第73-74页
    6.2.1 系统硬件拓扑架构第73-74页
    6.2.2 系统软件配置第74页
  6.3 系统设计与实现第74-93页
    6.3.1 新闻关联分析模块第75-83页
    6.3.2 新闻分类模块第83-89页
    6.3.3 新闻价值预测模块第89-93页
  6.4 系统测试第93-95页
    6.4.1 功能测试第93-94页
    6.4.2 性能测试第94-95页
  6.5 本章小结第95-96页
第七章 总结与展望第96-98页
致谢第98-99页
参考文献第99-102页
攻硕期间取得的研究成果第102-103页

本篇论文共103页,点击这进入下载页面
 
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