摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
目录 | 第5-7页 |
第一章 绪论 | 第7-15页 |
·选题背景 | 第7页 |
·研究意义 | 第7-10页 |
·Web挖掘和Web文本分类 | 第7-8页 |
·文本分类的应用 | 第8-10页 |
·研究现状 | 第10-13页 |
·文献综述 | 第10-13页 |
·潜在的研究方向 | 第13页 |
·论文内容安排 | 第13-15页 |
第二章 Web挖掘概述 | 第15-27页 |
·引言 | 第15页 |
·数据挖掘 | 第15-17页 |
·数据挖掘的概念 | 第15页 |
·数据挖掘的分类 | 第15-17页 |
·Web挖掘 | 第17-25页 |
·Web数据的特点 | 第17-18页 |
·Web挖掘的概念 | 第18-19页 |
·Web挖掘流程 | 第19-20页 |
·Web挖掘分类 | 第20-25页 |
·Web内容挖掘(Web Content Mining) | 第20-23页 |
·Web结构挖掘(Web Structure Mining) | 第23-24页 |
·Web使用挖掘(Web Usage Mining) | 第24-25页 |
·Web挖掘分类总结 | 第25页 |
·本章小结 | 第25-27页 |
第三章 文本分类 | 第27-49页 |
·引言 | 第27页 |
·文本分类的概念 | 第27-28页 |
·文本分类方法分类 | 第28-29页 |
·文本表示方法 | 第29-30页 |
·向量空间模型的相关概念 | 第29-30页 |
·文本分类的特征抽取 | 第30-32页 |
·文本分类的特征选择 | 第32-37页 |
·特征选择的概念 | 第32-33页 |
·特征选择的类别可分性判据 | 第33页 |
·特征选择的方式 | 第33-34页 |
·常用特征选择方法 | 第34-37页 |
·文档频率(DF) | 第34页 |
·信息增益(IG) | 第34-35页 |
·互信息(MI) | 第35-36页 |
·x~2统计量(CHI) | 第36页 |
·特征词强度(TS) | 第36-37页 |
·典型文本分类方法 | 第37-40页 |
·KNN | 第37-38页 |
·TFIDF | 第38-39页 |
·Naive Bayes | 第39-40页 |
·分类评价标准 | 第40-41页 |
·文本分类实验方法 | 第41-42页 |
·基于Lee模型的Naive Bayes分类方法 | 第42-48页 |
·Sanban的文本分类方法 | 第42-44页 |
·我们的方法 | 第44-45页 |
·分类试验 | 第45页 |
·试验数据集 | 第45页 |
·试验方法 | 第45页 |
·试验结果及其分析 | 第45-47页 |
·训练百分比对分类精度的影响 | 第45页 |
·测试文档的部分读策略对分类算法的影响 | 第45-47页 |
·对两种策略下试验结果的解释 | 第47页 |
·结论 | 第47-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第四章 基于规则的超文本分类 | 第49-59页 |
·引言 | 第49页 |
·超文本特点 | 第49-50页 |
·超文本的结构性特点 | 第49-50页 |
·超文本的组成 | 第50页 |
·超文本分类方法 | 第50-51页 |
·基于规则的超文本分类 | 第51-58页 |
·Yiming Yang超文本规则 | 第52页 |
·超文本表示方法 | 第52-53页 |
·分类试验 | 第53-55页 |
·试验数据集 | 第53页 |
·试验步骤 | 第53-54页 |
·预处理和特征提取 | 第54-55页 |
·试验结果及其分析 | 第55-57页 |
·分类精度随表示方法的变化情况 | 第55-56页 |
·运行时间比较 | 第56-57页 |
·结论 | 第57-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
第五章 结论和展望 | 第59-61页 |
·论文的工作总结 | 第59-60页 |
·论文的工作 | 第59页 |
·有待改进的地方 | 第59-60页 |
·进一步的研究方向 | 第60-61页 |
参考文献 | 第61-64页 |
攻读硕士学位期间发表(或己录用)的学术论文 | 第64-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
附录1 试验中特征词被去掉的前缀和后缀 | 第66-67页 |
附录2 试验中选用的停止词表 | 第67-69页 |
西北工业大学 学位论文知识产权声明书 | 第69页 |
西北工业大学 学位论文原创性声明 | 第69页 |