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基于Hadoop的CM-Selection文本分类系统的技术研究与实现

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第9-13页
    1.1 研究背景及意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 论文的主要内容和创新点第11-12页
    1.4 论文组织架构第12-13页
2 Hadoop 和文本处理技术的研究与分析第13-26页
    2.1 基于 Hadoop 平台的关键技术研究第13-17页
    2.2 文本预处理技术的研究第17-25页
        2.2.1 分词相关技术介绍第17-18页
        2.2.2 分词向量化处理研究第18-19页
        2.2.3 SVM分类方法研究第19-25页
    2.3 本章小结第25-26页
3 文本分类算法研究第26-36页
    3.1 CTF分类算法研究第26-29页
    3.2 HA-SVM分类算法研究第29-35页
        3.2.1 HA-SVM多分类问题第29-30页
        3.2.2 选举权值问题第30-32页
        3.2.3 HA-SVM 分类算法在 Hadoop 平台的应用第32-35页
    3.3 本章小结第35-36页
4 CM-Selection 文本分类系统的设计与实现第36-48页
    4.1 文本预处理具体设计与实现第36-40页
        4.1.1 获取训练集第36-37页
        4.1.2 文本向量化第37-38页
        4.1.3 SVM分类器训练第38-40页
    4.2 具体算法的设计与实现第40-44页
        4.2.1 CTF算法的具体实现第40-42页
        4.2.2 HA-SVM算法的具体实现第42-44页
    4.3 系统总体设计与实现第44-47页
    4.4 本章小结第47-48页
5 实验与分析第48-60页
    5.1 实验环境第48-49页
    5.2 实验的评估方法第49-51页
    5.3 实验步骤第51-52页
    5.4 实验结果与分析第52-59页
    5.5 本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60-61页
    6.2 展望第61-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
附录1 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文第66页

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