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基于VSM的中文网页分类特征选择技术研究与实现
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基于VSM的中文网页分类特征选择技术研究与实现
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
第1章 引言
第9-15页
· 研究背景及意义
第9-10页
· 国内外研究现状
第10-13页
· 国外研究现状
第11-12页
· 国内研究现状
第12-13页
· 研究的主要内容
第13-14页
· 本文的组织结构
第14-15页
第2章 中文网页自动分类系统设计
第15-34页
· 网页自动分类概述
第15-16页
· 系统总体方案设计
第16-18页
· 预处理功能模块设计与实现
第18-26页
· 基于正则表达式的网页清洗模块
第18-22页
· 基于ICTCLAS的中文分词模块
第22-23页
· 初步降维建立词典模型
第23-26页
· 基于VSM的文本表示模块的设计与实现
第26-29页
· 网页分类及性能评价
第29-33页
· 支持向量机分类器
第30-32页
· 分类性能评价
第32-33页
· 本章小结
第33-34页
第3章 特征选择算法的研究与实现
第34-52页
· 特征提取概述
第34页
· 文档频率特征选择算法的实现
第34-39页
· 基于信息增益的特征选择
第39-43页
· 信息增益算法研究
第39-41页
· 信息增益特征选择算法的实现
第41-43页
· 基于χ~2统计量的特征选择
第43-49页
· χ~2统计量算法研究
第44-45页
· χ~2统计量特征选择算法的实现
第45-49页
· 三种特征选择算法分类性能比较
第49-50页
· 本章小结
第50-52页
第4章 网页分类中特征选择算法的改进
第52-66页
· 改进的文档频率特征选择算法
第52-56页
· 改进的χ~2统计量特征选择算法
第56-59页
· 改进的信息增益特征选择算法
第59-65页
· 本章小结
第65-66页
第5章 总结与展望
第66-69页
· 本课题总结
第66-68页
· 进一步工作展望
第68-69页
致谢
第69-70页
参考文献
第70-72 页
本篇论文共
72
页,
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