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文本分类中特征选择和特征加权算法的研究与应用

摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 前言第12-17页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 文本分类研究现状第13-14页
        1.2.2 特征选择算法研究现状第14-15页
        1.2.3 特征加权算法研究现状第15页
    1.3 论文研究内容及组织结构第15-17页
        1.3.1 论文主要内容第15-16页
        1.3.2 论文组织结构第16-17页
2 相关技术第17-29页
    2.1 文本分类基础理论第17-19页
        2.1.1 文本分类的定义第17页
        2.1.2 文本分类的过程第17-19页
    2.2 文本预处理第19-20页
        2.2.1 去除文本标记第19页
        2.2.2 中文分词第19-20页
        2.2.3 去停用词第20页
    2.3 文本表示第20-22页
        2.3.1 布尔模型第21页
        2.3.2 概率模型第21页
        2.3.3 向量空间模型第21-22页
    2.4 特征选择第22-23页
    2.5 特征加权第23页
    2.6 分类算法第23-26页
        2.6.1 KNN算法第23-25页
        2.6.2 朴素贝叶斯算法第25页
        2.6.3 支持向量机算法第25-26页
    2.7 深度学习第26-28页
        2.7.1 深度学习概述第26-27页
        2.7.2 深度学习常用模型第27-28页
    2.8 结论第28-29页
3 基于词频的互信息特征选择算法第29-46页
    3.1 相关的特征选择算法第29-32页
        3.1.1 文档频率第29-30页
        3.1.2 信息增益第30页
        3.1.3 互信息第30-31页
        3.1.4 卡方检验第31页
        3.1.5 t-Test第31-32页
        3.1.6 mRMR第32页
    3.2 经典互信息的不足第32-33页
    3.3 基于词频的互信息特征选择算法第33-36页
        3.3.1 特征类频率第33-34页
        3.3.2 特征项平均值第34页
        3.3.3 基于词频的互信息特征选择算法第34-36页
    3.4 实验设置第36-38页
        3.4.1 实验选择第36-37页
        3.4.2 分类器选择第37页
        3.4.3 性能评价指标第37-38页
    3.5 实验结果及分析第38-45页
    3.6 本章小结第45-46页
4 基于类别内和类别间分布的改进TF-IDF算法第46-59页
    4.1 相关的特征加权算法第46-48页
        4.1.1 布尔权重第46页
        4.1.2 词频权重第46页
        4.1.3 熵权重第46-47页
        4.1.4 TF-RF第47-48页
        4.1.5 TF-IDF第48页
    4.2 TF-IDF算法的不足第48-49页
    4.3 基于类别内和类别间分布的改进TF-IDF算法第49-52页
        4.3.1 引入方差第49页
        4.3.2 算法思想第49-52页
    4.4 实验设置第52页
    4.5 实验结果及分析第52-58页
    4.6 本章小结第58-59页
5 基于Spark的高校投诉文本分类系统第59-74页
    5.1 基于Spark的并行化理论第59-61页
        5.1.1 Spark并行计算框架第59-60页
        5.1.2 弹性分布式数据集第60-61页
    5.2 基于Spark的文本分类并行化第61-69页
        5.2.1 基于Spark的文本预处理第61页
        5.2.2 基于Spark的特征选择并行化第61-64页
        5.2.3 基于Spark的特征加权并行化第64-66页
        5.2.4 实验验证第66-69页
    5.3 高校投诉文本分类系统的实现第69-73页
        5.3.1 数据上传第69-70页
        5.3.2 文本预处理第70-71页
        5.3.3 高校投诉文本分类第71-73页
    5.4 本章小结第73-74页
6 总结与展望第74-76页
    6.1 工作总结第74页
    6.2 工作展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-81页
攻读学位期间的科研成果第81页

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