SVD在文本分类中的应用

摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
目录	第7-9页
第一章 绪论	第9-16页
·课题的研究背景及意义	第9-11页
·国内外研究状况	第11-14页
·论文的主要内容	第14-15页
·论文的组织和架构	第15-16页
第二章 文本分类技术综述	第16-30页
·文本分类概述	第16-17页
·文本预处理	第17-20页
·语料库标签处理	第18页
·中文分词	第18-20页
·去停用词	第20页
·文档表示	第20-24页
·文档的特征	第20-21页
·文档的表示模型	第21-24页
·维数约简	第24-26页
·潜在语义分析	第24-25页
·主成分分析	第25-26页
·Fisher 线性判决分析	第26页
·相似度计算方法	第26-27页
·文本分类评价指标	第27-29页
·本章小结	第29-30页
第三章 奇异值分解	第30-41页
·奇异值分解介绍	第30-33页
·奇异值分解的数学理论	第30-32页
·奇异值分解的性质及其与文本分类的关系	第32-33页
·奇异值分解的几何解释	第33页
·奇异值分解算法的并行优化	第33-39页
·各种 SVD 算法及其特点	第33-34页
·本次实验中的 SVD 算法设计	第34-36页
·并行工具介绍	第36-39页
·奇异值分解在文本分类中的应用	第39页
·本章小结	第39-41页
第四章 实验设计与结果分析	第41-53页
·语料库介绍	第41-42页
·实验环境介绍	第42页
·实验方案的设计与结果分析	第42-52页
·SVD 并行优化实验	第42-45页
·K 值选择优化实验	第45-49页
·SVD 在文本分类中应用效果对比实验	第49-52页
·本章小结	第52-53页
第五章 总结与展望	第53-55页
·工作总结	第53-54页
·下一步工作展望	第54-55页
参考文献	第55-58页
致谢	第58-59页
附件	第59页