| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 引言 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 相关研究发展现状 | 第8-10页 |
| 1.3 R语言简介 | 第10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 文本数据采集与预处理 | 第12-21页 |
| 2.1 网络数据采集 | 第12-13页 |
| 2.2 向量空间模型 | 第13页 |
| 2.3 有词典特征词提取 | 第13-15页 |
| 2.4 无词典特征词提取 | 第15-19页 |
| 2.5 文本表示 | 第19-21页 |
| 第三章 特征降维与分类 | 第21-27页 |
| 3.1 特征降维 | 第21-23页 |
| 3.2 K近邻法 | 第23-24页 |
| 3.3 分类模型评价 | 第24-27页 |
| 第四章 数据分析实例 | 第27-47页 |
| 4.1 数据采集 | 第27-28页 |
| 4.2 特征提取 | 第28-32页 |
| 4.3 特征选择 | 第32-34页 |
| 4.4 文本表示 | 第34-39页 |
| 4.5 文本分类 | 第39-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第47页 |
| 5.2 不足及改进方向 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |