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基于LDA模型的图书馆文献分类系统设计与开发

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基于LDA模型的图书馆文献分类系统设计与开发
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-15页
  1.1 研究背景及意义第11页
  1.2 研究现状第11-13页
  1.3 论文的主要工作第13页
  1.4 论文的组织结构第13-15页
第2章 基于LDA模型的主题分类算法第15-37页
  2.1 LDA模型第15-21页
  2.2 Labeled-LDA模型第21-23页
  2.3 Prior-LDA模型第23-28页
    2.3.1 先验的定义第23页
    2.3.2 文本生成第23-24页
    2.3.3 训练及推导第24-25页
    2.3.4 算法分类实验第25-26页
    2.3.5 实验结果及分析第26-28页
  2.4 Dependency-LDA模型第28-35页
    2.4.1 先验的定义第28页
    2.4.2 文本生成第28-29页
    2.4.3 训练及推导第29-31页
    2.4.4 Dependency-LDA快速推理算法第31-32页
    2.4.5 算法分类实验第32-33页
    2.4.6 实验结果及分析第33-35页
  2.5 本章小结第35-37页
第3章 改进的FP-LDA模型和Super-LDA模型第37-71页
  3.1 改进的FP-LDA模型第37-39页
    3.1.1 先验分布的定义第37-38页
    3.1.2 文本生成第38-39页
    3.1.3 训练参数第39页
    3.1.4 算法测试第39页
    3.1.5 Prior-LDA模型与FP-LDA模型的比较第39页
  3.2 FP-LDA模型算法分类实验第39-51页
    3.2.1 数据集的选择第39-41页
    3.2.2 度量标准第41页
    3.2.3 实验过程第41页
    3.2.4 实验结果第41-43页
    3.2.5 实验分析第43-51页
  3.3 再改进的Super-LDA模型第51-54页
    3.3.1 两个基本假设第51页
    3.3.2 文本生成第51-53页
    3.3.3 训练参数第53-54页
    3.3.4 算法测试第54页
    3.3.5 FP-LDA模型与Super-LDA模型的比较第54页
  3.4 Super-LDA模型算法分类实验第54-68页
    3.4.1 数据集的选择第54-56页
    3.4.2 度量标准第56页
    3.4.3 实验过程第56页
    3.4.4 实验结果第56-58页
    3.4.5 实验分析第58-68页
  3.5 Super-LDA模型算法参数实验第68-69页
    3.5.1 数据集的选择第68页
    3.5.2 评价标准第68页
    3.5.3 实验结果第68-69页
    3.5.4 实验分析第69页
  3.6 本章小结第69-71页
第4章 基于Super-LDA的文献分类系统第71-87页
  4.1 系统的需求分析第71-73页
  4.2 系统概要设计第73-74页
  4.3 系统开发环境第74页
  4.4 系统详细设计第74-82页
    4.4.1 预处理模块第76-77页
    4.4.2 特征抽取模块第77-80页
    4.4.3 分类器训练模块第80-81页
    4.4.4 文献分类模块第81-82页
  4.5 语料数据偏斜问题第82-85页
  4.6 本章小结第85-87页
第5章 总结与展望第87-89页
  5.1 总结第87页
  5.2 展望第87-89页
参考文献第89-93页
致谢第93页

本篇论文共93页,点击这进入下载页面
 
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