摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
第1章 绪论 | 第9-15页 |
·论文研究的目的和意义 | 第9页 |
·语音文档主体分类的研究现状 | 第9-13页 |
·论文主要研究内容和章节安排 | 第13-15页 |
第2章 向量空间模型 | 第15-22页 |
·向量空间模型 | 第15-17页 |
·权重的计算方法 | 第17-20页 |
·布尔权重 | 第17-18页 |
·TF 权重 | 第18页 |
·IDF 权重 | 第18-19页 |
·TF-IDF 权重 | 第19页 |
·后验概率 TF-IDF 权重 | 第19-20页 |
·向量空间模型的优缺点 | 第20页 |
·向量空间模型的实现 | 第20-21页 |
·本章小结 | 第21-22页 |
第3章 局部敏感哈希算法 | 第22-40页 |
·局部敏感哈希算法原理 | 第23-25页 |
·hash 函数的选择 | 第25-29页 |
·稳定分布 | 第29-35页 |
·稳定分布下的局部敏感哈希函数 | 第30-31页 |
·参数 r | 第31-35页 |
·参数 k 和 L | 第35-37页 |
·LSH 中的二次哈希 | 第37-38页 |
·改进的局部敏感哈希算法 | 第38-39页 |
·本章小结 | 第39-40页 |
第4章 多维 KD 树 | 第40-45页 |
·多维 KD 树原理 | 第40-41页 |
·多维 KD 树构造规则 | 第41-44页 |
·基于多维 KD 树的分类 | 第44页 |
·本章小结 | 第44-45页 |
第5章 实验结果及分析 | 第45-54页 |
·实验环境简介 | 第45页 |
·性能评价标准 | 第45-46页 |
·实验过程和结果展示 | 第46-51页 |
·参数 r 的改进和 L 的调整实验 | 第47-48页 |
·两种权重下的分类实验结果 | 第48-49页 |
·基于 TF-IDF 权重下的 LSH 和多维 KD 树分类结果比较 | 第49-50页 |
·基于后验概率 TF-IDF 权重下 LSH 和多维 KD 树分类结果比较 | 第50-51页 |
·改进的 LSH 算法下的分类结果 | 第51页 |
·实验结果分析 | 第51-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
结论 | 第54-55页 |
参考文献 | 第55-58页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第58-59页 |
致谢 | 第59页 |