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基于文本内容的不良短信息识别挖掘方法
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基于文本内容的不良短信息识别挖掘方法
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
　1.1 研究意义与背景第11-12页
　1.2 国内外研究现状第12-14页
　1.3 研究目标及主要工作第14-15页
　1.4 论文组织结构第15-17页
第二章 相关技术研究第17-29页
　2.1 文本数据预处理第17-18页
　2.2 词嵌入模型第18-22页
　　2.2.1 Word2Vec模型第18-21页
　　2.2.2 FastText模型第21-22页
　2.3 深度学习第22-25页
　　2.3.1 循环神经网络第22-24页
　　2.3.2 注意力机制第24-25页
　2.4 半监督学习算法第25-27页
　　2.4.1 生成式半监督学习方法第26页
　　2.4.2 半监督SVM第26-27页
　　2.4.3 基于图的半监督学习方法第27页
　2.5 文本表示模型第27-28页
　　2.5.1 向量空间模型第27页
　　2.5.2 主题模型第27-28页
　　2.5.3 Doc2Vec模型第28页
　2.6 本章小结第28-29页
第三章 基于深度学习的不良短信识别模型第29-41页
　3.1 引言第29页
　3.2 DBiGRU-Atten模型第29-32页
　　3.2.1 不良短信识别模型第29-31页
　　3.2.2 注意力机制第31-32页
　3.3 基于N-Gram特征的词嵌入模型第32-34页
　　3.3.1 FastText文本分类模型第32-33页
　　3.3.2 FastText词嵌入模型第33-34页
　3.4 实验过程及结果分析第34-39页
　　3.4.1 数据预处理第35-36页
　　3.4.2 模型评价指标第36页
　　3.4.3 DBiGRU-Atten模型评估第36-38页
　　3.4.4 FastText词嵌入模型评估第38-39页
　3.5 本章小结第39-41页
第四章 基于半监督学习的不良短信内容挖掘模型第41-53页
　4.1 引言第41页
　4.2 不良短信内容分类模型第41-44页
　　4.2.1 标签传播算法第41-42页
　　4.2.2 数据采样方案第42-44页
　4.3 Doc2Vec文本表示模型第44-45页
　　4.3.1 PV-DM结构模型第44-45页
　　4.3.2 PV-DBOW结构模型第45页
　4.4 实验过程及结果分析第45-51页
　　4.4.1 测试数据准备第46页
　　4.4.2 文本多分类评价指标第46-47页
　　4.4.3 不良短信数据采样方案评估第47-48页
　　4.4.4 文本表示模型评估第48-51页
　4.5 本章小结第51-53页
第五章 不良短信内容分析系统实现第53-61页
　5.1 引言第53页
　5.2 系统开发环境及框架简介第53-54页
　5.3 系统描述与整体设计第54页
　5.4 系统子模块功能实现第54-57页
　　5.4.1 不良短信识别模块第55-56页
　　5.4.2 不良短信内容分类模块第56-57页
　　5.4.3 数据可视化模块第57页
　5.5 系统功能测试第57-58页
　5.6 本章小结第58-61页
第六章 总结与展望第61-63页
　6.1 工作总结第61-62页
　6.2 未来展望第62-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-69页
攻读学位期间取得的研究成果第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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