| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文组织结构 | 第17-18页 |
| 2 文本分类相关技术概述 | 第18-32页 |
| ·文本分类问题描述 | 第18-19页 |
| ·文本预处理 | 第19-21页 |
| ·文本表示 | 第21-23页 |
| ·特征选择 | 第23页 |
| ·特征权重计算 | 第23-24页 |
| ·文本分类算法 | 第24-29页 |
| ·分类器性能评估 | 第29-32页 |
| 3 特征选择及权重计算算法研究 | 第32-42页 |
| ·常用特征选择算法 | 第32-34页 |
| ·权重计算方法及其改进 | 第34-41页 |
| ·改进的权重计算方法验证 | 第41-42页 |
| 4 基于集成学习的KNN文本分类算法研究 | 第42-55页 |
| ·理论背景 | 第42-45页 |
| ·SE-BAGGING KNN文本分类算法设计 | 第45-47页 |
| ·实验设计和实验结果 | 第47-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 作者简介 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第64页 |