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微博用户转发预测特征的特征选择研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 主要研究内容第12-14页
    1.4 本文组织结构第14-15页
第二章 相关知识介绍第15-19页
    2.1 特征提取第15-16页
    2.2 特征选择第16-17页
    2.3 因子分解机第17-18页
    2.4 本章小结第18-19页
第三章 数据预处理第19-23页
    3.1 数据集说明第19页
    3.2 数据预处理第19-22页
        3.2.1 数据清理第19-20页
        3.2.2 负样本识别第20-21页
        3.2.3 文本分词第21-22页
    3.3 本章小结第22-23页
第四章 特征分析与提取第23-33页
    4.1 影响因素分析第23-26页
    4.2 特征提取第26-29页
    4.3 特征表示第29-30页
    4.4 不同类型特征预测性能对比第30-32页
    4.5 本章小结第32-33页
第五章 特征选择实验第33-45页
    5.1 实验设置第33-35页
        5.1.1 实验环境第33页
        5.1.2 评价指标第33-35页
    5.2 Filter特征选择第35-38页
        5.2.1 卡方检验方法第35页
        5.2.2 实验与结果分析第35-38页
    5.3 Wrapper特征选择第38-42页
        5.3.1 递归特征消除方法第38-39页
        5.3.2 实验与结果分析第39-42页
    5.4 本章小结第42-45页
第六章 Filter特征子集与Wrapper特征子集对比第45-51页
    6.1 模型预测性能对比第45-47页
    6.2 特征对比第47-49页
    6.3 本章小结第49-51页
总结与展望第51-53页
参考文献第53-57页
致谢第57页

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