食品安全话题发现与跟踪研究—硕士毕业论文下载



食品安全话题发现与跟踪研究

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食品安全话题发现与跟踪研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-15页
· 研究背景	第10-11页
· 课题来源	第10页
· 互联网中的话题	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-13页
· 国外研究现状	第12页
· 国内研究现状	第12-13页
· 研究目的与意义	第13页
· 论文结构	第13-15页
第二章相关技术	第15-25页
· 互联网话题发现与跟踪	第15-17页
· 互联网话题发现与跟踪系统的特点	第16页
· 互联网话题发现与跟踪任务的难点	第16-17页
· 文本预处理策略	第17-20页
· 中文分词	第17-18页
· 停用词处理	第18-19页
· 文本特征提取	第19-20页
· 话题发现策略	第20-21页
· 单遍聚类	第20-21页
· 凝聚层次聚类	第21页
· 话题跟踪策略	第21-22页
· Rocchio分类算法	第21-22页
· K近邻分类算法	第22页
· 话题表现与评估	第22-23页
· 话题表达方法	第22-23页
· 话题评估方法	第23页
· 本章小结	第23-25页
第三章基于多级聚类的话题发现算法	第25-40页
· 传统的话题发现算法	第25-30页
· 基于canopy算法的低粒度聚类	第26-28页
· 基于Kmeans的话题发现算法	第28-29页
· 基于单遍聚类Single-Pass的话题发现	第29-30页
· 基于C-KMC多级聚类的话题发现算法C-KMC的提出	第30-33页
· 传统话题发现算法的问题	第30-31页
· 多级聚类算法C-KMC	第31-33页
· C-KMC实验结果与分析	第33-38页
· 数据集	第34页
· 不同相似度度量在C-KMC聚类算法中的实验结果比较	第34-36页
· C-KMC聚类算法与其他聚类算法的对比	第36-37页
· 采用C-KMC算法的话题发现实验结果	第37-38页
· 本章小结	第38-40页
第四章基于特征聚合算法的话题跟踪	第40-56页
· 已有的特征选取策略	第40-41页
· 已有的特征聚合算法和特征簇加权算法	第41-42页
· 基于Chi-square相关度的特征聚合算法C-SRFC的提出	第42-48页
· 特征聚合算法C-SRFC	第42-45页
· 特征簇排序和选取策略的提出	第45-47页
· 特征簇频-逆文档频特征加权策略CF-IDF的提出	第47-48页
· 实验结果与分析	第48-54页
· 特征簇选取策略的对比实验	第49-50页
· 特征加权方法的对比实验	第50-51页
· 采用二值分类器组对文本集进行分类实验	第51-53页
· C-SRFC与其他特征选择方法的比较	第53-54页
· C-SRFC算法构建的特征空间下的话题跟踪实验	第54页
· 本章小结	第54-56页
第五章食品安全话题发现与跟踪系统的实现	第56-69页
· 系统功能与目标	第56页
· 系统分析与设计	第56-57页
· 话题发现任务	第57-62页
· 数据库交互模块	第58-59页
· 爬虫模块	第59页
· 信息抽取模块	第59-60页
· 文本预处理模块	第60页
· 话题检测模块	第60-61页
· 话题评估模块	第61页
· 话题发现模块系统界面	第61-62页
· 话题跟踪任务	第62-68页
· 特征提取模块	第62-63页
· 话题跟踪模块	第63页
· 地图展现模块	第63-65页
· 统计报告模块	第65-67页
· 话题跟踪模块系统界面	第67-68页
· 本章小结	第68-69页
第六章论文总结与展望	第69-71页
· 全文总结	第69页
· 下一步工作展望	第69-71页
参考文献	第71-76页
致谢	第76-77页
攻读学位期间研究成果	第77页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。

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