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文本内容的信息过滤技术研究
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文本内容的信息过滤技术研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-12 页
第一章 前言第12-23 页
　　· 数据库中知识发现(KDD)和数据挖掘第12-14 页
　　　　· KDD第12-13 页
　　　　· 数据挖掘第13-14 页
　　· 文本分类第14-18 页
　　　　· 文本分类产生背景和研究意义第14-15 页
　　　　· 文本分类问题描述第15-16 页
　　　　· 国内外研究状况第16-18 页
　　· 信息过滤第18-21 页
　　　　· 信息过滤产生背景和研究现状第18-19 页
　　　　· 信息检索与信息过滤第19-20 页
　　　　· 信息过滤研究意义第20-21 页
　　· 本文的研究工作和内容安排第21-23 页
第二章 信息过滤中关键技术和模型第23-37 页
　　· 文本分类技术第23-29 页
　　　　· 文本分类模块第23-25 页
　　　　· 分类模型第25-28 页
　　　　· 性能指标第28-29 页
　　· 基于内容信息过滤系统构成第29 页
　　· 信息过滤模型第29-31 页
　　　　· 布尔模型(Boolean Model)第29 页
　　　　· 向量空间模型(Vector Space Model)第29-30 页
　　　　· 潜在语义索引模型(Latent Semantic Indexing Model)第30 页
　　　　· 神经网络模型(Neural Network Model)第30-31 页
　　· 信息过滤的主要方法第31-35 页
　　　　· 统计方法第31-34 页
　　　　· 逻辑方法第34-35 页
　　　　· 拟物方法第35 页
　　· 本章小结第35-37 页
第三章 文本特征提取和选择第37-47 页
　　· 特征提取应用背景第37 页
　　· 特征提取第37-40 页
　　　　· 文本特征描述第38 页
　　　　· 特征提取粒度的分析第38-40 页
　　· 传统的特征选择方法第40-42 页
　　　　· 词频方法第40 页
　　　　· 文档频词方法第40-41 页
　　　　· 期望交叉熵方法第41 页
　　　　· 互信息方法第41 页
　　　　· 信息增益方法第41-42 页
　　　　· x~2统计量方法第42 页
　　　　· 文本证据权方法第42 页
　　· 特征选择方法性能分析第42-44 页
　　　　· 评价标准第42 页
　　　　· 语料第42-43 页
　　　　· 实验环境第43 页
　　　　· 实验与分析第43-44 页
　　· 多特征选择(Multiple Feature Selection)第44-46 页
　　　　· 多特征选择算法第44-45 页
　　　　· 实验结果和分析第45-46 页
　　· 本章小结第46-47 页
第四章 信息过滤系统模型设计第47-55 页
　　· 应用背景第47 页
　　· 基于向量空间模型信息过滤系统设计第47-48 页
　　· 训练算法第48-51 页
　　　　· 特征项的提取第48-49 页
　　　　· 训练算法流程第49 页
　　　　· 初始模板的建立第49-50 页
　　　　· 初始阈值的设定第50-51 页
　　· 信息过滤的自适应算法第51-52 页
　　　　· 自适应算法第51 页
　　　　· 阈值的调整第51 页
　　　　· 模板的修改第51-52 页
　　· 信息过滤评价标准第52-53 页
　　· 实验结果与分析第53-54 页
　　· 本章小结第54-55 页
第五章 结束语第55-57 页
　　· 总结第55-56 页
　　· 下一步工作第56-57 页
参考文献第57-61 页
在校期间发表的论文第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。
 
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