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互联网舆情信息管控关键技术研究与实现

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互联网舆情信息管控关键技术研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-15页
  1.1 研究目的和意义第10-12页
  1.2 相关技术的研究现状第12页
  1.3 中文文本聚类模型的提出及本文内容安排第12-15页
第2章 中文文本表示技术第15-30页
  2.1 中文文本信息的预处理第15页
  2.2 汉语的几种自动分词技术第15-18页
  2.3 文本的向量化表示第18-20页
  2.4 文本特征的提取第20-21页
  2.5 经典的特征降维算法第21-22页
  2.6 权重计算第22-23页
  2.7 基于正向最大匹配的新词发现第23-30页
    2.7.1 背景简介第23-24页
    2.7.2 几种新词识别算法第24-27页
    2.7.3 本节研究重点第27页
    2.7.4 实验伪代码第27-28页
    2.7.5 实验结果第28-29页
    2.7.6 实验分析第29页
    2.7.7 本章小结第29-30页
第3章 文本聚类概述第30-42页
  3.1 文本聚类研究概述第30-35页
    3.1.1 聚类的研究背景第30-31页
    3.1.2 聚类的研究现状和发展趋势第31-33页
    3.1.3 文本聚类研究进展第33-35页
  3.2 文本聚类的主要过程第35-37页
    3.2.1 文本特征的建立第35-36页
    3.2.2 特征提取第36-37页
  3.3 文本聚类经典算法第37-41页
    3.3.1 K-Means 法第37-38页
    3.3.2 CURE 法第38-39页
    3.3.3 DBSCAN 法第39页
    3.3.4 SOM 法第39-40页
    3.3.5 几种文本聚类算法的比较总结第40-41页
  3.4 文本聚类的性能指标第41-42页
第4章 DK 聚类算法的设计与实现第42-56页
  4.1 CFK-MEANS 算法的关键问题及算法实现第42-45页
    4.1.1 聚类问题的数学描述第42-43页
    4.1.2 聚类特性的概念及其性质第43-44页
    4.1.3 CFK-Means 算法第44-45页
    4.1.4 CFK-Means 算法性能分析第45页
  4.2 基于密度聚类算法改进K-MEANS 算法第45-49页
    4.2.1 已有的初始聚类中心选取方法第46-47页
    4.2.2 选择初始中心的思路第47-48页
    4.2.3 新的初始聚类中心选取算法第48-49页
  4.3 DK 算法的实现第49-50页
    4.3.1 DK 算法步骤第49-50页
    4.3.2 DK 聚类算法时间复杂度分析第50页
    4.3.3 DK 聚类算法性能分析第50页
  4.4 实验描述与测试结果第50-56页
第5章 类描述信息的生成第56-61页
  5.1 研究背景第56页
  5.2 自动生成类描述信息的研究进展第56-58页
  5.3 引入聚类思想生成类描述信息第58-60页
  5.4 本章小结第60-61页
第6章 结束语第61-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页
攻读学位期间发表的学术论文目录第67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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