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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

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