基于KNN算法的中文文本自动分类
| 第一章 绪论 | 第5-8页 |
| 1.1 课题背景 | 第5-6页 |
| 1.2 课题的目标 | 第6-7页 |
| 1.3 本文所做的工作 | 第7-8页 |
| 第二章 基础理论 | 第8-14页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第8-12页 |
| 2.2 文本数据挖掘 | 第12-14页 |
| 第三章 中文文本自动分类模型 | 第14-17页 |
| 3.1 分类模型的任务 | 第14-15页 |
| 3.2 分类模型的组成 | 第15页 |
| 3.3 分类模型的工作流程 | 第15-17页 |
| 第四章 中文分词系统 | 第17-26页 |
| 4.1 中文分词简介 | 第17-19页 |
| 4.2 交集型切分歧义的分类 | 第19-22页 |
| 4.3 歧义处理 | 第22-26页 |
| 第五章 文本的特征表示 | 第26-32页 |
| 5.1 文本特征表示准则 | 第26页 |
| 5.2 文本特征表示模型 | 第26-29页 |
| 5.3 特征词的权重计算 | 第29-32页 |
| 第六章 文本自动分类 | 第32-42页 |
| 6.1 文本分类问题描述 | 第32-34页 |
| 6.2 训练方法与分类算法 | 第34-37页 |
| 6.3 文本相似度计算 | 第37-39页 |
| 6.4 训练文本库的建立 | 第39-40页 |
| 6.5 自动分类的实现 | 第40-42页 |
| 第七章 结束语 | 第42-44页 |
| 7.1 总结 | 第42页 |
| 7.2 今后工作的展望 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 中文摘要 | 第48-50页 |
| Abstract | 第50页 |
