| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·文本分类的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文研究的主要内容和各章节的安排 | 第11-13页 |
| 2 文本分类关键技术 | 第13-25页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·文本集 | 第14页 |
| ·文本表示 | 第14-20页 |
| ·文本预处理 | 第15页 |
| ·文本表示模型 | 第15-17页 |
| ·特征削减 | 第17-20页 |
| ·分类方法 | 第20-22页 |
| ·Rocchio 算法 | 第20页 |
| ·朴素贝叶斯算法 | 第20-21页 |
| ·k 最近邻算法 | 第21-22页 |
| ·支持向量机 | 第22页 |
| ·性能评估 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 模糊理论在文本分类中的应用 | 第25-34页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·模糊理论 | 第25-26页 |
| ·模糊理论概述 | 第25-26页 |
| ·模糊理论与文本分类的结合 | 第26页 |
| ·模糊文本分类概述 | 第26-32页 |
| ·基本概念 | 第26-29页 |
| ·模糊文本分类的研究现状 | 第29-31页 |
| ·模糊文本分类的基本方法 | 第31-32页 |
| ·文本的模糊化表示 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于模糊关系的文本分类方法 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·模糊关系概述 | 第34-36页 |
| ·基于模糊隶属度的文本表示 | 第36-38页 |
| ·特征对文本的隶属度计算 | 第36-37页 |
| ·特征对类别的隶属度计算 | 第37-38页 |
| ·基于模糊关系的文本分类方法的实现 | 第38-39页 |
| ·文本与类别的模糊关系 | 第38页 |
| ·FRM 文本分类方法 | 第38-39页 |
| ·基于模糊关系的多标签文本分类方法 | 第39-42页 |
| ·多类别向量方法(Multiple Categories Vector Method) | 第40页 |
| ·文本与类别的相关度 | 第40-41页 |
| ·阈值的确定 | 第41页 |
| ·MFRM 文本分类方法 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 实验及其结果分析 | 第43-54页 |
| ·实验环境和实验设计 | 第43-46页 |
| ·中文文本分类系统 | 第43-45页 |
| ·文本数据集 | 第45页 |
| ·实验设计 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-53页 |
| ·基于模糊关系的文本分类方法实验 | 第46-49页 |
| ·基于模糊关系的多标签文本分类方法实验 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·论文主要工作 | 第54页 |
| ·下一步努力方向 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61页 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第61页 |
| B 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第61页 |