Web文本挖掘中的文本分类研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-15页 |
| ·课题背景与意义 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 WEB 文本挖掘相关研究 | 第15-23页 |
| ·WEB 挖掘 | 第15-17页 |
| ·WEB 挖掘的分类 | 第17-20页 |
| ·WEB 文本挖掘 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第3章 WEB 文本分类相关研究 | 第23-33页 |
| ·文本分类简介 | 第23页 |
| ·WEB 文本分类的关键技术 | 第23-25页 |
| ·文本分类的几种主要方法 | 第25-30页 |
| ·文本分类效果评价 | 第30页 |
| ·文本分类的应用 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第4章 基于信息熵的TFIDF 特征选择改进算法 | 第33-42页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·常用的几种特征选择算法 | 第33-35页 |
| ·TFIDF 特征选择的不足 | 第35-36页 |
| ·词条信息熵 | 第36-38页 |
| ·基于信息熵的TFIDF 改进方法 | 第38-40页 |
| ·实验结果 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于向量空间模型的多主题WEB 分类 | 第42-51页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基于向量空间模型的单主题WEB 分类 | 第42-45页 |
| ·基于向量空间模型的多主题WEB 分类 | 第45-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 1.本文工作总结 | 第51页 |
| 2.下一步工作 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录A(攻读硕士期间发表论文和参与项目) | 第57页 |
