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基于朴素贝叶斯算法的不良文本过滤技术研究及应用

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 国内外研究及应用现状第11-13页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
    1.3 本文的研究内容第13-14页
    1.4 论文章节安排第14-15页
第二章 不良文本过滤相关知识第15-22页
    2.1 不良文本过滤过程第15-17页
        2.1.1 前期准备过程第15-16页
        2.1.2 一次分类的过滤实现过程第16页
        2.1.3 两次分类的过滤实现过程第16-17页
    2.2 文本表示方法第17-19页
        2.2.1 向量空间模型概述第17-18页
        2.2.2 向量空间模型的基本概念第18-19页
    2.3 贝叶斯基础理论第19-21页
        2.3.1 贝叶斯定理第19-20页
        2.3.2 极大后验假设与极大似然假设第20-21页
        2.3.3 事件的独立性第21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 基于VSM的朴素贝叶斯算法研究第22-36页
    3.1 朴素贝叶斯算法分类原理第22-24页
    3.2 向量空间模型(VSM)第24-29页
        3.2.1 原始类中心向量第24-25页
        3.2.2 特征选择方法的改良第25-29页
    3.3 朴素贝叶斯文本分类第29-35页
        3.3.1 朴素贝叶斯算法第29-30页
        3.3.2 朴素贝叶斯方法模型的选择第30-34页
        3.3.3 朴素贝叶斯方法模型校准方法的改良第34-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第四章 不良文本过滤技术分析与设计第36-51页
    4.1 需求分析第36-37页
    4.2 不良文本过滤技术的总体思路第37-43页
        4.2.1 不良文本过滤技术总体流程第37-39页
        4.2.2 训练文本过程第39-42页
        4.2.3 测试文本过程第42-43页
    4.3 不良文本过滤技术的详细设计第43-50页
        4.3.1 语料采集模块第44-46页
        4.3.2 中文文本分词模块第46-47页
        4.3.3 朴素贝叶斯分类器第47-50页
        4.3.4 阈值筛选过滤模块第50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 不良文本过滤技术应用测试第51-65页
    5.1 应用系统介绍第51-53页
    5.2 测试环境第53-54页
        5.2.1 测试背景第53页
        5.2.2 测试语料第53-54页
    5.3 评估指标第54-56页
    5.4 测试过程及结果分析第56-63页
        5.4.1 不良文本过滤技术应用基本测试第56-58页
        5.4.2 类中心向量维数对比测试及结果分析第58-60页
        5.4.3 特征选择方法对比测试及结果分析第60-62页
        5.4.4 朴素贝叶斯算法模型校正方法对比测试及结果分析第62-63页
    5.5 本章小结第63-65页
总结与展望第65-67页
    研究工作总结第65-66页
    进一步的研究工作第66-67页
参考文献第67-72页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第72页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第72-73页
致谢第73页

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