面向个性化主题的半监督文本聚类算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究内容与结构安排 | 第12-13页 |
| 本章小结 | 第13-15页 |
| 第二章 基础理论介绍 | 第15-30页 |
| 2.1 半监督聚类 | 第15-22页 |
| 2.1.1 基本假设 | 第15-16页 |
| 2.1.2 聚类评价方法 | 第16-21页 |
| 2.1.3 主要的半监督聚类算法 | 第21-22页 |
| 2.2 主题模型LDA | 第22-27页 |
| 2.2.1 模型表示 | 第23-24页 |
| 2.2.2 变分贝叶斯推断 | 第24-25页 |
| 2.2.3 Collapsed Gibbs抽样 | 第25-27页 |
| 2.3 Pólya罐子模型及其应用 | 第27-28页 |
| 2.4 相对熵 | 第28-29页 |
| 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 可扩展的基于用户偏好的半监督文本聚类算法 | 第30-38页 |
| 3.1 算法模型及框架 | 第30-32页 |
| 3.2 关键词扩展过程 | 第32-34页 |
| 3.3 半监督文本聚类算法 | 第34-37页 |
| 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 实验设计与分析 | 第38-49页 |
| 4.1 数据集和实验设置 | 第38-39页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第39-48页 |
| 4.2.1 感兴趣词和不感兴趣词约束效果验证 | 第39-43页 |
| 4.2.2 监督信息扩展效果验证 | 第43-48页 |
| 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录 | 第56-57页 |
| 图版 | 第57-58页 |
