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微博用户性别识别方法研究
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微博用户性别识别方法研究
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 研究背景第10-11页
　　1.2 研究意义第11-12页
　　1.3 研究现状第12-13页
　　1.4 研究内容第13-14页
　　1.5 组织结构第14-16页
第2章 相关知识介绍第16-21页
　　2.1 监督学习分类算法第16-19页
　　　　2.1.1 最大熵分类算法第16-17页
　　　　2.1.2 支持向量机模型第17-18页
　　　　2.1.3 朴素贝叶斯第18-19页
　　2.2 集成学习算法第19-21页
第3章 基于中文微博文本的单用户性别分类方法第21-31页
　　3.1 问题描述及相关研究第21-22页
　　3.2 语料库描述第22-23页
　　3.3 微博用户的性别分类算法第23-26页
　　　　3.3.1 特征分析第23-25页
　　　　3.3.2 分类器融合第25-26页
　　3.4 实验结果与分析第26-30页
　　　　3.4.1 实验设置第26页
　　　　3.4.2 实验结果与分析第26-30页
　　3.5 本章小结第30-31页
第4章 基于交互式文本的交互式性别分类方法第31-44页
　　4.1 问题描述及相关研究第31-33页
　　4.2 语料收集第33-34页
　　4.3 一个两阶段的交互式性别分类方法第34-39页
　　　　4.3.1 第一阶段：标准的四分类方法第35页
　　　　4.3.2 第二阶段：全局优化第35-39页
　　4.4 实验设置与结果分析第39-43页
　　　　4.4.1 实验设置第39-41页
　　　　4.4.2 第一阶段方法的实验结果第41-42页
　　　　4.4.3 第二阶段方法的实验结果第42-43页
　　4.5 本章小结第43-44页
第5章 基于整数线性规划模型的交互式性别分类方法第44-57页
　　5.1 问题描述及相关研究第44-46页
　　5.2 语料收集及统计分析第46-47页
　　5.3 交互式性别分类第47-52页
　　　　5.3.1 标准的四分类方法第48-49页
　　　　5.3.2 全局优化第49-52页
　　5.4 实验结果与分析第52-56页
　　　　5.4.1 实验设置第52-53页
　　　　5.4.2 非联合推理的实验结果第53-56页
　　5.5 本章小结第56-57页
第6章 总结与展望第57-59页
　　6.1 研究工作总结第57-58页
　　6.2 下一步工作设想第58-59页
参考文献第59-62页
攻读学位期间公开发表的论文第62页
攻读学位期间公开申请的专利第62-63页
攻读学位期间已授权的软件著作权第63页
攻读学位期间参与的科研项目第63-64页
致谢第64-66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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