基于体裁的金融网页自动分类方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·本课题研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外相关技术发展现状 | 第10-15页 |
| ·特征提取方法研究现状 | 第10-11页 |
| ·分类算法研究现状 | 第11-13页 |
| ·中文网页体裁分类研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文主要研究内容及组织 | 第15-16页 |
| 第2章 特征选择 | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·相对词（OW）方法 | 第16-20页 |
| ·OW 介绍 | 第16-18页 |
| ·广义相对词的定义及OW 算法 | 第18-20页 |
| ·似然比检验（LRT）方法 | 第20-22页 |
| ·LRT 介绍 | 第20-21页 |
| ·LRT 特征选择算法 | 第21-22页 |
| ·引用其他经典的特征选择方法 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 体裁分类的设计与实现 | 第27-40页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·分类算法介绍 | 第27-31页 |
| ·支持向量机算法(SVM) | 第27-29页 |
| ·贝叶斯算法(Bayes) | 第29-30页 |
| ·朴素贝叶斯算法(Nav?e Bayes) | 第30-31页 |
| ·体裁分类的设计 | 第31-33页 |
| ·分类器的实现 | 第33-39页 |
| ·特征选择的实现 | 第33-37页 |
| ·分类器的实现 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第40-53页 |
| ·实验评价效果 | 第40页 |
| ·特征选择方法的比较 | 第40-46页 |
| ·实验结果 | 第40-44页 |
| ·结果分析 | 第44-46页 |
| ·分类算法的比较结果 | 第46-51页 |
| ·结果分析以及系统实现平台 | 第46-48页 |
| ·结果分析以及系统实现平台 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
