自然邻在文本分类中的应用
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 文本分类方法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 文本分类关键技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第11-13页 |
| 2 文本分类技术 | 第13-29页 |
| 2.1 文本分类的定义与过程 | 第13-14页 |
| 2.2 文本分类关键技术 | 第14-20页 |
| 2.2.1 文本预处理 | 第14-15页 |
| 2.2.2 中文分词技术 | 第15-16页 |
| 2.2.3 文本表示 | 第16-17页 |
| 2.2.4 特征提取 | 第17-19页 |
| 2.2.5 特征权重计算方法 | 第19-20页 |
| 2.3 文本分类常见算法 | 第20-26页 |
| 2.3.1 决策树文本分类 | 第21-23页 |
| 2.3.2 朴素贝叶斯文本分类 | 第23页 |
| 2.3.3 支持向量机文本分类 | 第23-24页 |
| 2.3.4 KNN文本分类 | 第24-26页 |
| 2.4 文本分类算法评价标准 | 第26-28页 |
| 2.4.1 影响因素 | 第26页 |
| 2.4.2 评价标准 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 自然邻居技术研究 | 第29-43页 |
| 3.1 最近邻居技术 | 第29-31页 |
| 3.1.1 最近邻技术概念 | 第29页 |
| 3.1.2 最近邻技术应用领域 | 第29-30页 |
| 3.1.3 最近邻技术缺点 | 第30-31页 |
| 3.2 自然邻居技术 | 第31-42页 |
| 3.2.1 自然邻思想基本概念 | 第31-35页 |
| 3.2.2 自然稳定状态的改进 | 第35-39页 |
| 3.2.3 自然邻特性 | 第39-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于自然邻居的文本分类 | 第43-54页 |
| 4.1 自然邻文本权重分配算法 | 第43-45页 |
| 4.2 自然邻文本分类算法（TCbNaN） | 第45-46页 |
| 4.3 实验与分析 | 第46-53页 |
| 4.3.1 文本特征选择实验 | 第47-49页 |
| 4.3.2 分类算法对比实验 | 第49-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第54页 |
| 5.2 未来展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第60页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目目录 | 第60页 |
