基于文本过滤的校友信息搜索系统实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·本文的工作 | 第11-12页 |
| ·本文的组织 | 第12-14页 |
| 第二章 文本过滤综述 | 第14-31页 |
| ·文本过滤的发展 | 第14-15页 |
| ·文本过滤的主要方法 | 第15-19页 |
| ·基于统计的方法 | 第16-19页 |
| ·基于规则的方法 | 第19页 |
| ·统计学习理论与支持向量机 | 第19-28页 |
| ·统计学习理论 | 第19-23页 |
| ·核方法 | 第23-25页 |
| ·支持向量机 | 第25-28页 |
| ·不均匀数据集的影响 | 第28-29页 |
| ·文本过滤的评价方法 | 第29-30页 |
| ·Utility | 第29-30页 |
| ·准确率 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 校友信息搜索系统的设计 | 第31-42页 |
| ·校友信息分布特点 | 第31-33页 |
| ·校友信息过滤模型 | 第33-37页 |
| ·两次分类策略 | 第33-34页 |
| ·基于规则的分类 | 第34-35页 |
| ·基于支持向量机的分类 | 第35-37页 |
| ·网页爬取 | 第37-38页 |
| ·网页权重判断 | 第38-39页 |
| ·校友姓名识别 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 校友信息搜索系统的实现 | 第42-49页 |
| ·系统整体架构 | 第42-43页 |
| ·系统模块与功能 | 第43-46页 |
| ·总体描述 | 第43-44页 |
| ·预处理模块 | 第44-45页 |
| ·过滤模块 | 第45页 |
| ·后处理模块 | 第45-46页 |
| ·系统运行实例 | 第46页 |
| ·系统开发和相关技术 | 第46-48页 |
| ·JoBo | 第47页 |
| ·HtmlParser | 第47页 |
| ·SVM~(light) | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第49-54页 |
| ·实验结果 | 第49-52页 |
| ·搜索结果统计 | 第50-51页 |
| ·校友姓名识别结果统计 | 第51-52页 |
| ·错误分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·本文小结 | 第54-55页 |
| ·工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第61页 |
