云模型在文本挖掘应用中的关键问题研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-11页 |
| 图、表、公式目录 | 第11-14页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| ·课题的研究背景 | 第14页 |
| ·课题的选题意义 | 第14-16页 |
| ·推进信息化建设 | 第15页 |
| ·提高信息利用效率 | 第15页 |
| ·提高人工智能水平 | 第15页 |
| ·保障决策支撑 | 第15-16页 |
| ·课题的研究基础 | 第16-19页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·面临的问题 | 第18-19页 |
| ·云模型在不确定性知识发现中的重要意义 | 第19页 |
| ·本文的工作 | 第19-22页 |
| ·本文的创新点 | 第19-21页 |
| ·本文结构安排 | 第21-22页 |
| 2 文本挖掘及其关键问题 | 第22-32页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·文本挖掘 | 第22-24页 |
| ·文本挖掘定义 | 第22-23页 |
| ·文本挖掘流程 | 第23-24页 |
| ·文本挖掘关键问题 | 第24-28页 |
| ·文本表示及特征提取 | 第24-25页 |
| ·文本分类系统概述及应用 | 第25-27页 |
| ·文本聚类系统概述及应用 | 第27-28页 |
| ·文本挖掘面临的挑战 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 3 云模型及其在文本挖掘中的理论扩充 | 第32-52页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·知识的不确定性 | 第33-35页 |
| ·知识的随机性 | 第33页 |
| ·知识的模糊性 | 第33-34页 |
| ·随机性与模糊性之间的内在联系 | 第34页 |
| ·自然语言的不确定性 | 第34-35页 |
| ·云模型 | 第35-43页 |
| ·自然语言中的概念 | 第35-36页 |
| ·概念中随机性与模糊性的关联性 | 第36-37页 |
| ·云模型 | 第37-38页 |
| ·云模型数字特征 | 第38-39页 |
| ·正态云及其普适性 | 第39-41页 |
| ·云模型常用算法 | 第41-43页 |
| ·基于云模型的概念层次划分 | 第43-46页 |
| ·概念层次 | 第43-44页 |
| ·概念层次的自动生成 | 第44页 |
| ·云变换 | 第44-46页 |
| ·基于VSM 模型的文本知识表示 | 第46-49页 |
| ·基于VSM 模型的文本表示 | 第46-47页 |
| ·基于信息表的文本知识表示 | 第47-48页 |
| ·基于云模型的文本信息表转换 | 第48-49页 |
| ·基于云相似度的文本相似度量 | 第49-50页 |
| ·文本挖掘中的相似度量 | 第49页 |
| ·云相似度及文本云相似度量 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 4 基于云模型的文本特征自动提取 | 第52-66页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·文本特征降维 | 第52-57页 |
| ·文本特征矩阵降维 | 第52-54页 |
| ·文本特征选择 | 第54页 |
| ·常用特征选择方法 | 第54-57页 |
| ·基于云模型的文本特征自动提取算法 | 第57-65页 |
| ·基于χ~2 统计量的文本特征分布矩阵 | 第58-59页 |
| ·算法描述 | 第59-61页 |
| ·实验及分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 5 基于云概念跃升的文本分类 | 第66-80页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·文本分类常用方法 | 第66-70页 |
| ·常用文本分类方法 | 第66-69页 |
| ·性能分析 | 第69-70页 |
| ·文本分类模型的评估 | 第70-71页 |
| ·采样方法 | 第70-71页 |
| ·评估指标 | 第71页 |
| ·基于云概念跃升的文本分类 | 第71-78页 |
| ·虚拟泛概念树及概念跃升 | 第72-74页 |
| ·算法描述 | 第74-75页 |
| ·实验及分析 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 6 基于云相似度量的无监督文本聚类 | 第80-96页 |
| ·引言 | 第80页 |
| ·文本聚类常用方法 | 第80-89页 |
| ·常用文本聚类方法 | 第81-89页 |
| ·算法性能比较 | 第89页 |
| ·文本聚类性能评价指标 | 第89-90页 |
| ·基于云相似度量的无监督文本聚类 | 第90-94页 |
| ·算法提出背景 | 第90-91页 |
| ·算法描述 | 第91-93页 |
| ·实验及分析 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 7 结束语 | 第96-100页 |
| ·本文的工作总结 | 第96-98页 |
| ·未来的工作展望 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-110页 |
| 附录 | 第110页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第110页 |
| B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目 | 第110页 |
