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机器学习算法在文本分析中的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-12页
   ·项目背景及研究意义第9-11页
     ·项目背景第9-10页
     ·研究意义第10页
     ·研究的主要问题及国内外现状第10-11页
   ·本文的主要内容及章节安排第11-12页
第二章 算法及相关概念综述第12-25页
   ·聚类算法研究第12-17页
     ·聚类算法第12-14页
     ·聚类过程第14-16页
     ·评估标准第16-17页
   ·热点信息发现研究第17-18页
     ·热点信息发现概念及特征第17页
     ·热点对技术的挑战第17-18页
   ·针对算法运行过程的事务性文件系统研究第18-24页
     ·事务ACID 特性第18-19页
     ·计算依赖与事务依赖第19-20页
     ·原子操作模型及其依赖触发第20-21页
     ·持久性保存点及事务恢复第21-22页
     ·并发控制及其注意事项第22-23页
     ·系统可靠性及其相关第23-24页
     ·一致性哈希(Consistent Hash)第24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 优化初始化中心选取的聚类算法第25-42页
   ·聚类算法选取及改进第25-31页
     ·适用环境及聚类目标第25页
     ·算法选取第25-26页
     ·算法优化第26-31页
   ·聚类算法运行环境第31-32页
     ·系统开发及运行环境第31-32页
     ·系统依赖项第32页
   ·聚类实现预处理第32-35页
     ·语料格式预处理第32-33页
     ·分词模块及系统构建第33-35页
   ·聚类过程及聚类结果处理第35-41页
     ·词典空间建立第35-38页
     ·随机化语料存取第38-39页
     ·聚类过程的系统实现第39-40页
     ·系统聚类结果输出第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 基于串频统计的热点信息发现算法第42-49页
   ·热点信息发现概述第42-43页
     ·热点信息发现的任务及意义第42页
     ·热点信息发现的运行环境第42-43页
   ·热点信息发现的核心算法第43页
     ·热点信息发现的基本思想第43页
     ·热点信息发现的解决方案关键点第43页
   ·热点信息发现的核心算法及实现过程第43-48页
     ·准备工作及预处理第43-45页
     ·热点算法基础矩阵第45-46页
     ·基于词频的热点算法设计第46-48页
   ·本章小结第48-49页
第五章 针对聚类及热点算法运行过程的事务性文件处理系统第49-59页
   ·事务性文件系统概述第49-51页
     ·TPFS 存在的意义第49-50页
     ·TPFS 内容寻址第50-51页
     ·TPFS 的主要构成第51页
   ·事务性调度模块第51-53页
     ·原子操作和扁平事务第51-52页
     ·事务性调度模块的策略及实现第52-53页
   ·逻辑封装模块及其实现第53-57页
     ·逻辑封装模块的作用第53页
     ·HASH 文件逻辑结构第53-56页
     ·HASH 文件逻辑操作第56-57页
   ·容错模块的作用及实现第57-58页
     ·容错模块的作用第57-58页
     ·容错模块的实现第58页
   ·本章小结第58-59页
第六章 结束语第59-60页
参考文献第60-63页
发表论文和参加科研情况说明第63-64页
致谢第64页

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