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基于文本机会发现的共识与非共识标签区分方法

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 引言第10-14页
   ·课题的背景和意义第10-11页
   ·研究目标和研究内容第11-12页
   ·论文的组织结构第12-14页
第2章 研究基础第14-24页
   ·标签及大众分类法第14-18页
     ·大众分类法第14-15页
     ·标签的相关研究第15-18页
   ·文本机会发现第18-21页
   ·不确定性推理第21-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 标签的共识性第24-36页
   ·标签共识性的分析第24-29页
     ·共识标签和非共识标签第24-25页
     ·非共识标签的成因第25-26页
     ·共识标签的特殊特性第26-28页
     ·标签共识性的演化第28-29页
   ·共识标签与非共识标签的区分第29-33页
     ·共识标签和非共识标签区分方法的执行过程第29-30页
     ·基于共现词的博文模型第30-32页
     ·基于关联词的标签模型第32-33页
   ·共识标签的应用第33-35页
     ·共识标签补充第33-34页
     ·标签关联词集合的划分第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第4章 基于KEYGRAPH算法的标签共现词选取算法第36-50页
   ·标签共现词选取算法的研究思路第36-37页
   ·KeyGraph算法提取博文关键词第37-38页
   ·标签共现词选取核心算法第38-41页
     ·标签共现词的选取依据第38-39页
     ·标签与博文关键词的关联度第39-40页
     ·基于层次遍历的标签共现词选取算法第40-41页
   ·相关实验第41-49页
     ·数据集第41-43页
     ·实验内容及结果分析第43-49页
   ·本章小结第49-50页
第5章 基于主观贝叶斯方法的共识标签判定算法第50-58页
   ·标签关联词集合第50页
   ·基于主观贝叶斯方法的共识标签判定算法第50-54页
     ·共识标签判定算法的基本思路第51页
     ·高频关联词的判定第51-52页
     ·主观贝叶斯方法中相关参数的选取第52-53页
     ·共识标签判定算法的详细流程第53-54页
   ·相关实验第54-57页
     ·数据集第54页
     ·实验内容及结果分析第54-57页
   ·本章小结第57-58页
第6章 共识标签的使用第58-68页
   ·共识标签补充第58-61页
     ·共识标签补充的研究思路第58页
     ·关键词——共识标签矩阵第58-59页
     ·标签与博文的关联度第59-60页
     ·标签与博文的关联权重第60页
     ·补充标签选取标准第60-61页
     ·共识标签补充的执行过程第61页
   ·标签关联词集合的划分第61-63页
     ·关联词集合划分的方法第62页
     ·关联词集合划分结果的含义第62-63页
   ·相关实验第63-67页
     ·共识标签补充相关实验第63-65页
     ·标签关联词集合划分的相关实验第65-67页
   ·本章小结第67-68页
第7章 结束语第68-70页
参考文献第70-74页
致谢第74页

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