基于支持向量机的Web文本挖掘研究

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基于支持向量机的Web文本挖掘研究

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基于支持向量机的Web文本挖掘研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-12 页
第一章绪论	第12-17 页
· 选题背景及意义	第12-13 页
· Web挖掘研究现状	第13-14 页
· 国外的研究现状	第13-14 页
· 国内的研究现状	第14 页
· 统计学习理论与支持向量机	第14-15 页
· 本文的研究思路及组织结构安排	第15-17 页
第二章 Web文本挖掘研究概述	第17-26 页
· Web挖掘概述	第17-20 页
· 数据挖掘简述	第17-18 页
· 什么是Web挖掘	第18-20 页
· Web挖掘的分类	第20-24 页
· Web内容挖掘	第20-21 页
· Web结构挖掘	第21-22 页
· Web使用挖掘	第22-24 页
· 本章小结	第24-26 页
第三章基于语义引导的特征选择方法	第26-36 页
· 文本分类	第26 页
· 文本信息的挖掘方法	第26-28 页
· 文本分类的过程	第28-30 页
· 分词	第28 页
· 文本表示	第28-29 页
· 特征提取	第29-30 页
· 质量评估	第30-31 页
· 基于语义引导的特征选择的文本分类	第31-35 页
· 基于语义引导的特征选择方法	第31-33 页
· 语义知识库简述	第33-34 页
· 特征选择的处理步骤	第34-35 页
· 实验	第35 页
· 本章小结	第35-36 页
第四章支持向量机技术	第36-48 页
· 机器学习问题	第36-39 页
· 函数估计模型	第36-37 页
· 风险最小化问题	第37 页
· 三种主要的学习问题	第37-38 页
· 学习问题的一般表示	第38 页
· 经验风险最小化归纳原则	第38-39 页
· VC维和结构风险最小化	第39-41 页
· VC维	第39 页
· 结构风险最小原则	第39-41 页
· 最优分类面	第41-42 页
· 线性可分情况	第42-43 页
· 线性不可分情况	第43-44 页
· 核函数的问题	第44-45 页
· 核函数的构造原则	第44 页
· 常用核函数及其选取	第44-45 页
· 多类分类问题	第45-47 页
· 支持向量机的应用	第47 页
· 本章小结	第47-48 页
第五章基于 SVM的文本分类	第48-52 页
· 多项式核的参数问题	第48-51 页
· 参数选择实验	第48 页
· 性能评估	第48-50 页
· 实验结果与分析	第50-51 页
· 本章小结	第51-52 页
第六章总结与展望	第52-54 页
参考文献	第54-57 页
攻读硕士学位期间发表论文	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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