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基于重构变异算子遗传算法的文本信息过滤研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·文本信息过滤的研究背景及意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
     ·基于协同过滤的信息过滤系统第11页
     ·基于关键字和贝叶斯方法的信息过滤系统第11-12页
     ·基于跟踪用户需求的信息过滤系统第12页
     ·基于内容与协调的信息过滤系统第12-13页
   ·论文创新点与主要内容第13-15页
     ·论文的创新点第13页
     ·论文的主要内容第13-15页
第二章 文本信息过滤的理论与技术研究第15-28页
   ·文本信息过滤的方法与特点第15-17页
     ·文本信息过滤的主要方法第15-17页
     ·文本信息过滤的特点第17页
   ·文本信息过滤技术第17-23页
     ·网页数据的抓取第18页
     ·文本分词第18-19页
     ·去停用词第19页
     ·文本表示第19-20页
     ·特征选择第20-21页
     ·特征加权第21-22页
     ·组合分类器第22-23页
   ·KNN、FKNN 分类器第23-24页
   ·遗传算法的主要优点和用户模板优化第24-25页
     ·遗传算法的主要优点第24页
     ·用户模板优化过程第24-25页
   ·构建用户文本信息过滤模板的关键技术第25-27页
     ·用户模板的概念和需求的扩展第25-26页
     ·用户模板的构造方法第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 基于纯度基尼指数的文本信息预处理第28-35页
   ·预处理语料库来源第28页
   ·文本信息预处理第28-30页
   ·基于纯度基尼指数的特征选择方法第30-32页
     ·基于传统基尼指数的特征选择第30-31页
     ·基于纯度基尼指数的特征选择第31-32页
   ·信息预处理的评价标准和实验环境配置第32-33页
     ·评价标准第32-33页
     ·实验环境配置第33页
   ·实验结果分析第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第四章 基于重构变异算子遗传算法(RMOGA)的文本信息过滤研究第35-50页
   ·基于 RMOGA 的用户类别模板优化第35-36页
   ·基于纯度基尼指数的预处理应用于 RMOGA第36页
   ·RMOGA 的基本流程和关键技术第36-38页
     ·RMOGA 的基本流程第36-37页
     ·速成算子第37-38页
     ·自适应算子第38页
     ·路由判断第38页
   ·RMOGA 的实现第38-43页
     ·编解码方式和初始种群第38-40页
     ·适应度函数选取第40-41页
     ·遗传操作第41-43页
     ·控制参数设定第43页
   ·实验对比与结果分析第43-48页
     ·典型测试函数第43-45页
     ·实验仿真过程与数据分析第45-48页
   ·RMOGA 在文本信息过滤中的评价标准和实验环境第48页
     ·评价标准第48页
     ·实验环境第48页
   ·过滤效果分析第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 基于 RMOGA 的文本信息过滤系统实现第50-64页
   ·系统的总体布局第50-56页
     ·过滤模块第51-55页
     ·训练模块第55-56页
     ·更新模块第56页
   ·系统模型第56-57页
     ·软件运行环境第56页
     ·系统的功能模型第56-57页
   ·客户端的登陆和主界面第57-60页
     ·用户系统第58-59页
     ·特征选择第59-60页
     ·基于 RMOGA 的类别模板优化第60页
   ·服务器的设置第60-61页
   ·互联网信息过滤效果第61-63页
     ·基于 URL 过滤第61-62页
     ·基于关键字过滤第62页
     ·基于内容的过滤第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-65页
   ·总结第64页
   ·展望第64-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士期间的主要研究成果第69-70页
致谢第70页

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