| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关技术研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本论文主要研究内容以及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 身份验证的相关技术概述以及LDA算法介绍 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 身份验证 | 第15-16页 |
| 2.3 用UNMASKING方法来解决身份验证问题 | 第16-18页 |
| 2.3.1 特征提取 | 第16-17页 |
| 2.3.2 Unmasking在身份验证中的应用 | 第17-18页 |
| 2.4 LDA算法 | 第18-23页 |
| 2.4.1 语义模型的发展 | 第18-19页 |
| 2.4.2 LDA模型中的符号定义 | 第19页 |
| 2.4.3 LDA主题模型 | 第19-23页 |
| 2.5 用于身份验证的分类算法 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于LDA的身份验证 | 第26-35页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 聊天数据特点 | 第26-27页 |
| 3.3 基于LDA的身份验证 | 第27-33页 |
| 3.3.1 文本的主题特征向量表示 | 第27-28页 |
| 3.3.2 特征选择 | 第28-30页 |
| 3.3.3 结构特征的融入 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 实验以及结果分析 | 第35-49页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 系统框架 | 第35-37页 |
| 4.3 数据预处理 | 第37-39页 |
| 4.3.1 数据转换 | 第37-38页 |
| 4.3.2 分段处理 | 第38-39页 |
| 4.4 数据描述 | 第39-40页 |
| 4.5 评价标准 | 第40页 |
| 4.6 实验对比及结果分析 | 第40-48页 |
| 4.6.1 LDA模型对文档主题的提取效果 | 第40-42页 |
| 4.6.2 验证LDA算法在身份验证问题上的可行性 | 第42-43页 |
| 4.6.3 验证LDA模型中主题数目对实验结果的影响 | 第43-45页 |
| 4.6.4 对LDA提取后的特征进行筛选后的结果 | 第45-46页 |
| 4.6.5 文本长度对实验结果的影响 | 第46-47页 |
| 4.6.6 不同特征对实验结果的影响 | 第47-48页 |
| 4.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
