基于用户点击数据的大规模文本合并



基于用户点击数据的大规模文本合并

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基于用户点击数据的大规模文本合并

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6页
第一章绪论	第9-14页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-11页
1.3 本文的研究内容	第11-12页
1.4 本文的组织结构	第12-14页
第二章相关理论和技术	第14-25页
2.1 点击数据	第14-15页
2.1.1 点击数据介绍	第14页
2.1.2 点击数据应用	第14-15页
2.2 文本表示技术	第15-19页
2.2.1 基于文本	第15-18页
2.2.1.1 Word2vec	第15-17页
2.2.1.2 N-Gram	第17页
2.2.1.3 Unigram	第17-18页
2.2.2 基于点击	第18-19页
2.3 文本合并技术	第19-23页
2.3.1 传统合并方法	第19-22页
2.3.1.1 K-means算法	第19-20页
2.3.1.2 K-NN	第20-21页
2.3.1.3 稀疏编码	第21-22页
2.3.2 基于深度学习的合并	第22-23页
2.4 本章小结	第23-25页
第三章基于点击的文本表征	第25-32页
3.1 原始图像点击特征	第25页
3.2 传播的图像点击特征	第25-28页
3.2.1 图像聚类	第25-27页
3.2.2 点击传播函数	第27-28页
3.3 基于传播点击特征实验	第28-30页
3.3.1 实验条件	第28-29页
3.3.2 实验参数与结果	第29-30页
3.4 本章小结	第30-32页
第四章基于点击文本聚类	第32-47页
4.1 基于热门词汇稀疏编码聚类	第32-36页
4.1.1 字典学习	第32-33页
4.1.2 稀疏编码	第33-34页
4.1.3 实验	第34-35页
4.1.4 实验分析	第35-36页
4.2 基于多通道融合的深度聚类	第36-45页
4.2.1 多通道深度模型构建	第37-40页
4.2.2 实验环境	第40-42页
4.2.3 实验及分析	第42-45页
4.3 本章小结	第45-47页
第五章总结和展望	第47-49页
5.1 工作总结	第47页
5.2 未来工作展望	第47-49页
致谢	第49-50页
参考文献	第50-53页
附录	第53页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。

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