| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究主要内容及章节安排 | 第10-12页 |
| 第2章 文本分类的相关技术概述 | 第12-22页 |
| 2.1 文本分类的定义 | 第12-13页 |
| 2.2 文本分类的过程 | 第13-14页 |
| 2.3 文本向量表示 | 第14-16页 |
| 2.4 文本分类方法 | 第16-22页 |
| 2.4.1 朴素贝叶斯算法 | 第16-17页 |
| 2.4.2 K最邻近分类算法 | 第17-18页 |
| 2.4.3 支持向量机 | 第18-19页 |
| 2.4.4 其他文本分类方法 | 第19-22页 |
| 第3章 基于朴素贝叶斯的文本标题分类算法设计 | 第22-44页 |
| 3.1 基于朴素贝叶斯的文本标题分类概述 | 第22-23页 |
| 3.2 基于文本标题的推荐算法设计 | 第23-31页 |
| 3.2.1 基于SVM的推荐算法设计 | 第23-26页 |
| 3.2.2 基于朴素贝叶斯的推荐算法设计 | 第26-31页 |
| 3.3 基于朴素贝叶斯的文本分类实验平台 | 第31-38页 |
| 3.3.1 实验平台搭建 | 第31-32页 |
| 3.3.2 数据处理 | 第32-35页 |
| 3.3.3 在线热点新闻推荐流程 | 第35-38页 |
| 3.4 基于朴素贝叶斯的文本标题分类算法实验结果分析 | 第38-44页 |
| 第4章 基于朴素贝叶斯的文本摘要分类算法设计 | 第44-56页 |
| 4.1 基于标题的文本分类缺陷 | 第44-46页 |
| 4.2 文本摘要分类算法设计 | 第46-50页 |
| 4.2.1 基于textRank的文本摘要算法 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于社区划分的文本摘要算法 | 第47-50页 |
| 4.3 基于文本摘要的推荐算法设计 | 第50-51页 |
| 4.4 基于朴素贝叶斯的文本摘要分类算法实验结果分析 | 第51-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 个人简历 | 第64页 |