| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第1章 前言 | 第12-15页 |
| ·背景介绍 | 第12-13页 |
| ·本文的工作 | 第13-14页 |
| ·本文的组织 | 第14-15页 |
| 第2章 文本分类与相关算法 | 第15-23页 |
| ·文本分类的定义 | 第15-16页 |
| ·文本表示模型 | 第16-17页 |
| ·向量空间模型 | 第17-18页 |
| ·文本特征选择 | 第18-19页 |
| ·文本分类器 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 支持向量机算法研究 | 第23-31页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·SVM基本方法介绍 | 第24-26页 |
| ·SVM各种改进算法及比较 | 第26-30页 |
| ·支持向量机的应用及发展方向 | 第30页 |
| ·本章总结 | 第30-31页 |
| 第4章 支持向量机多类分类算法研究 | 第31-40页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·常用的基于SVM的多类分类器的构造方法 | 第32-35页 |
| ·组合分析原理 | 第35-36页 |
| ·多类SVM的新结构 | 第36-39页 |
| ·本章总结 | 第39-40页 |
| 第5章 实验与评价 | 第40-43页 |
| ·分类系统结构 | 第40页 |
| ·基于支持向量机网络的中文网页的分类系统及性能分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第6章 总结 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 攻读学位期间发表的术论文目录 | 第49-50页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第50页 |