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基于文本挖掘的文本情绪分类
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基于文本挖掘的文本情绪分类
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 引言第8-22页
　　第一节 研究背景第8-13页
　　　　一、对“大数据”的讨论第8-9页
　　　　二、金融大数据与互联网大数据的介绍第9-10页
　　　　三、一种存在于互联网的金融大数据：股吧文本数据第10-11页
　　　　四、文本挖掘第11-13页
　　第二节 提出问题第13-17页
　　　　一、研究对象第13-14页
　　　　二、相关金融理论与实际应用第14-15页
　　　　三、研究目的第15页
　　　　四、研究思路第15-17页
　　第三节 本文研究内容及研究意义第17-18页
　　　　一、研究内容第17-18页
　　　　二、研究意义第18页
　　第四节 国内外研究现状第18-22页
　　　　一、文本挖掘与文本分类第18-19页
　　　　二、分类模型第19页
　　　　三、不平衡分类理论第19-20页
　　　　四、降维理论第20页
　　　　五、交叉验证第20页
　　　　六、非参数假设检验第20-22页
第二章 理论及方法介绍第22-37页
　　第一节 建模思路分析第22-28页
　　　　一、文本数据的收集第22-23页
　　　　二、文本特征数据提取第23-25页
　　　　三、提出建模思路第25-28页
　　第二节 相关方法介绍第28-37页
　　　　一、分类模型第28-31页
　　　　二、降维方法第31-32页
　　　　三、不平衡数据第32-33页
　　　　四、交叉验证第33-34页
　　　　五、非参数假设检验第34-37页
第三章 数据分析及建模第37-44页
　　第一节 数据收集第37-38页
　　第二节 数据集探索性分析第38-39页
　　第三节 模型建立第39-44页
　　　　一、建立分类树模型第40-41页
　　　　二、降维第41-42页
　　　　三、不平衡分类问题的考虑第42页
　　　　四、随机森林与SVD降维分类树的比较第42-43页
　　　　五、检验随机森林模型有效性第43-44页
第四章 结论第44-46页
参考文献第46-50页
附录A第50-51页
附录B第51-56页
致谢第56-57页
在读期间研究成果第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。
 
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