基于多标签学习框架的微博文本分类研究



基于多标签学习框架的微博文本分类研究

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基于多标签学习框架的微博文本分类研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-14页
1.1 研究背景	第11页
1.2 研究目标及内容	第11-12页
1.3 论文组织结构	第12-14页
第二章研究背景与相关工作	第14-22页
2.1 机器学习研究背景	第14-15页
2.1.1 机器学习框架概述	第14页
2.1.2 监督学习框架介绍	第14-15页
2.1.3 懒惰学习框架介绍	第15页
2.2 文本分类技术概述及应用	第15-19页
2.2.1 针对短文本的研究方法	第16-17页
2.2.2 文本相似度计算方法介绍	第17-19页
2.3 微博短文本分类应用	第19-21页
2.3.1 信息源价值	第20页
2.3.2 现有分词词库	第20-21页
2.3.3 当前分类算法	第21页
2.4 本章小结	第21-22页
第三章多示例多标签学习框架技术	第22-27页
3.1 多示例多标签学习框架	第22-23页
3.1.1 多示例算法框架	第22-23页
3.1.2 多标签算法框架	第23页
3.2 多标签学习问题解决方案	第23-25页
3.2.1 基于数据集分解的解决方案	第24页
3.2.2 考察标签之间的排序关系解决方案	第24-25页
3.3 多标签学习隶属度函数	第25页
3.4 多标签学习ML-kNN算法	第25-26页
3.5 本章小结	第26-27页
第四章基于类别袋的文本相似度计算方法	第27-34页
4.1 以Map Reduce为核心的文本相似度计算方法	第27-29页
4.1.1 Map Reduce编程模型	第27页
4.1.2 以Map Reduce为核心的文本相似度计算	第27-29页
4.2 针对短文本的新型文本相似度计算方法	第29-33页
4.2.1 算法设计思路	第29页
4.2.2 BOC权重计算	第29-30页
4.2.3 基于BOC的短文本索引	第30-31页
4.2.4 基于BOC的短文本聚合	第31-33页
4.2.5 针对BOC的短文本特征信息扩展	第33页
4.3 本章小结	第33-34页
第五章多标签分类算法实验及分析	第34-46页
5.1 多示例多标签分类学习框架评价体系	第34-35页
5.1.1 汉明损失	第34页
5.1.2 1-错误率	第34页
5.1.3 覆盖率	第34-35页
5.1.4 排序损失	第35页
5.1.5 平均精确度	第35页
5.2 微博数据分析以及关联规则过滤	第35-40页
5.3 实验与分析	第40-45页
5.3.1 实验设计	第40-41页
5.3.2 基于BOC的微博分类特征单元分析	第41页
5.3.3 30%训练集分类结果比较	第41-42页
5.3.4 递增训练集分类结果比较	第42-45页
5.4 本章小结	第45-46页
第六章论文总结与未来工作展望	第46-48页
6.1 论文总结	第46页
6.2 未来工作展望	第46-48页
致谢	第48-49页
参考文献	第49-52页
硕士阶段完成工作	第52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。

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