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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,点击这进入下载页面
 
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