| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·论文研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·本文的研究内容和章节结构 | 第13-14页 |
| 2 文本分类相关技术 | 第14-23页 |
| ·文本分类定义和过程 | 第14-15页 |
| ·文本分类的定义 | 第14页 |
| ·文本分类基本过程 | 第14-15页 |
| ·文本表示模型 | 第15-18页 |
| ·文本预处理技术 | 第16-17页 |
| ·向量空间模型 | 第17-18页 |
| ·特征选择技术分析 | 第18-20页 |
| ·文档频(DF) | 第18页 |
| ·CHI 统计量 | 第18-19页 |
| ·信息增益（IG） | 第19页 |
| ·互信息（MI） | 第19-20页 |
| ·常用文本分类算法 | 第20-22页 |
| ·简单向量距离算法 | 第20-21页 |
| ·Na ve Bayes 算法 | 第21页 |
| ·KNN 算法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 不均衡数据处理方法研究 | 第23-31页 |
| ·数据集不均衡问题的提出 | 第23-24页 |
| ·数据不均衡问题解决方法 | 第24-30页 |
| ·基于重采样技术的不均衡数据处理算法研究 | 第24-27页 |
| ·基于不均衡文本数据集的改进特征选择方法 | 第27-28页 |
| ·基于分类器的改进算法 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 组合的不均衡数据集上文本分类方法 | 第31-48页 |
| ·一种针对不均衡数据集的改进 CHI 特征选择方法 | 第31-36页 |
| ·传统 CHI 统计特征选择方法的研究 | 第31-32页 |
| ·相关改进算法描述 | 第32-34页 |
| ·不均衡数据集上 CHI 特征选择方法 | 第34-36页 |
| ·数据层上的不均衡数据重采样算法 | 第36-41页 |
| ·随机上采样和随机下采样的组合采样方法 | 第36-37页 |
| ·SMOTE 上采样方法结合基于改进聚类下采样的算法研究 | 第37-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-48页 |
| ·语料集 | 第41-42页 |
| ·实验平台简介 | 第42-43页 |
| ·评价指标 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·工作总结 | 第48-49页 |
| ·未来工作展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录 | 第55页 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第55页 |