中文Web信息作者同一认定技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 引言 | 第10-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-13页 |
| ·研究内容和研究方法 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究方法 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·国外研究现状 | 第15-16页 |
| ·国内研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 2 相关技术研究综述 | 第18-36页 |
| ·写作风格学和身份分析 | 第18-25页 |
| ·写作风格学和身份分析概述 | 第18-19页 |
| ·国内外写作风格学的研究历史 | 第19-22页 |
| ·作者写作特征提取方法 | 第22-23页 |
| ·作者身份分析方法 | 第23-25页 |
| ·文本分类技术 | 第25-31页 |
| ·文本特征表示 | 第25-27页 |
| ·特征选择 | 第27-29页 |
| ·分类算法 | 第29-31页 |
| ·计算机取证技术 | 第31-34页 |
| ·计算机取证的概念 | 第32-33页 |
| ·计算机取证的技术 | 第33-34页 |
| ·作者写作风格鉴定取证技术 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 3 中文Web 信息作者同一认定系统的架构 | 第36-50页 |
| ·中文Web 信息作者同一认定的总体设计 | 第36-37页 |
| ·Web 信息内容提取 | 第37-46页 |
| ·Web 信息的类型 | 第37-39页 |
| ·Web 页面及电子邮件的基本知识 | 第39-43页 |
| ·Web 信息内容提取方法 | 第43-46页 |
| ·中文自动分词技术 | 第46-49页 |
| ·中文分词系统现状 | 第46-48页 |
| ·中文分词存在的难点 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 4 中文Web 信息作者写作特征的分析与提取 | 第50-62页 |
| ·中文Web 信息的特点 | 第50-53页 |
| ·汉语的特点 | 第50-51页 |
| ·Web 语言的特点 | 第51-52页 |
| ·电子邮件的特点 | 第52-53页 |
| ·Web 信息作者写作特征分析研究 | 第53-56页 |
| ·Web 信息作者写作特征提取方法研究 | 第56-60页 |
| ·语言特征提取方法 | 第57页 |
| ·结构特征提取方法 | 第57-59页 |
| ·格式特征提取方法 | 第59-60页 |
| ·Web 信息作者写作特征表示方法 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 中文 Web 信息作者同一认定算法研究 | 第62-76页 |
| ·Web 信息作者同一认定原理 | 第62-63页 |
| ·支持向量机算法原理 | 第63-70页 |
| ·统计学习理论 | 第63-64页 |
| ·线性支持向量机算法原理 | 第64-66页 |
| ·非线性支持向量机算法原理 | 第66-68页 |
| ·支持向量机多类分类 | 第68-70页 |
| ·作者身份识别改进算法PSTSVM | 第70-73页 |
| ·TSVM 算法原理 | 第70-71页 |
| ·PSTSVM 算法原理 | 第71-73页 |
| ·新类实现方法 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 6 中文 Web 信息作者同一认定实验研究 | 第76-94页 |
| ·中文Web 信息作者同一认定实验系统构建 | 第76-80页 |
| ·Web 信息内容提取 | 第77页 |
| ·Web 信息作者写作特征提取 | 第77-79页 |
| ·Web 信息训练 | 第79页 |
| ·Web 信息作者识别 | 第79-80页 |
| ·数据集及实验方法 | 第80-85页 |
| ·数据集 | 第80-82页 |
| ·实验方法 | 第82-85页 |
| ·实验结果及其分析 | 第85-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 7 基于作者真实性判断的社会关系网络研究 | 第94-108页 |
| ·社会关系网络调查取证方法 | 第94-95页 |
| ·社会关系网络研究现状 | 第95-97页 |
| ·社会关系网络概述 | 第97-101页 |
| ·关系网络基本概念 | 第97-99页 |
| ·社区结构挖掘算法 | 第99-101页 |
| ·社会关系网络挖掘方法 | 第101-104页 |
| ·社会关系网络挖掘框架 | 第101-102页 |
| ·社会关系网络挖掘方法 | 第102-104页 |
| ·社会关系网络挖掘实证研究 | 第104-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 8 结论与展望 | 第108-110页 |
| ·研究结论 | 第108页 |
| ·本文主要创新点 | 第108-109页 |
| ·进一步研究的方向 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-119页 |
| 附录A 电子邮件内容提取部分程序代码 | 第119-121页 |
| 附录B 中文Web 信息作者识别真实数据 | 第121-123页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第123-124页 |
| 作者简历 | 第124-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
