互联网人物信息排歧技术研究—硕士毕业论文下载



互联网人物信息排歧技术研究

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互联网人物信息排歧技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-16页
· 课题研究的背景和意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-14页
· 基于向量空间模型的人物信息排歧	第10-12页
· 基于社会网络的人物信息排歧	第12-14页
· 本文的主要研究内容	第14-15页
· 本文的组织结构	第15-16页
第二章基于人物领域分类的消歧预处理	第16-30页
· 引言	第16-17页
· 现有的文本分类方法	第17-21页
· 纯贝叶斯方法	第18页
· Rocchio 算法	第18-19页
· k近邻算法	第19页
· 支持向量机算法（SVM）	第19-20页
· 决策树算法	第20-21页
· 其他分类算法	第21页
· 神经网络算法（NNet）	第21页
· 线性最小平方拟和法(LLSF)	第21页
· 最大熵算法	第21页
· 人物领域特征库的构建	第21-24页
· 文档词频	第22页
· 信息增益	第22-23页
· 互信息	第23页
· X2 统计	第23页
· 本文特征库构建方法	第23-24页
· 基于人物领域特征库的文本相似度计算	第24-29页
· 相似度计算方法	第24-28页
· 本文所用的方法	第28-29页
· 本章小结	第29-30页
第三章基于社会网络和人名上下文的人物信息消歧	第30-36页
· 引言	第30页
· 社会网络库的构建	第30-31页
· 人物社会属性库的构建	第31-32页
· 基于社会网络的人物信息排歧	第32-33页
· 基于社会属性特征库的信息排歧	第33-35页
· 本章小结	第35-36页
第四章评价方法及实验	第36-47页
· 引言	第36页
· 评价方法及实验数据	第36-39页
· 评价方法	第36-39页
· 实验数据	第39页
· 基于人物领域分类的实验结果及分析	第39-41页
· 基于社会网络及社会属性特征的实验结果及分析	第41-46页
· 仅用社会网络进行处理的实验结果及结果分析	第41-42页
· 记者信息无分类处理实验结果及分析	第42-44页
· 有记者信息分类处理的实验结果及分析	第44-45页
· 经过上下文进行处理	第45-46页
· 本章小结	第46-47页
第五章互联网人物信息排歧系统	第47-54页
· 引言	第47页
· 排歧系统的功能	第47页
· 基于Google API的检索接口	第47-48页
· 网络爬虫的信息爬取	第48-49页
· 系统实现的模块及处理流程	第49-52页
· 演示系统的设计与实现	第52-53页
· 本章小结	第53-54页
结论	第54-56页
参考文献	第56-61页
致谢	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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