基于朴素贝叶斯的中文网页分类技术研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的主要工作及创新点 | 第10-11页 |
| ·论文的章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 中文网页分类技术 | 第13-21页 |
| ·网页分类的基本概念 | 第13页 |
| ·中文网页分类的工作流程 | 第13-14页 |
| ·网页预处理 | 第14-15页 |
| ·中文分词 | 第15-16页 |
| ·特征选择算法 | 第16-18页 |
| ·文本表示模型 | 第18-19页 |
| ·分类算法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 网页预处理 | 第21-33页 |
| ·网页的基本结构和特点 | 第21-23页 |
| ·预处理流程设计 | 第23-31页 |
| ·噪音信息初步过滤 | 第23-24页 |
| ·不规范标签处理 | 第24页 |
| ·网页主题信息提取 | 第24-31页 |
| ·实验及分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 卡方统计量算法的改进 | 第33-41页 |
| ·卡方检验的统计原理 | 第33-34页 |
| ·卡方统计量的计算过程 | 第34-36页 |
| ·卡方统计量算法的的缺陷分析 | 第36-38页 |
| ·卡方统计量算法的改进策略 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 朴素贝叶斯算法的改进 | 第41-52页 |
| ·贝叶斯理论相关知识 | 第41-42页 |
| ·贝叶斯分类的基本原理 | 第42页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型 | 第42-44页 |
| ·朴素贝叶斯的扩展模型 | 第44-47页 |
| ·贝叶斯网络 | 第44页 |
| ·树增强型朴素贝叶斯 | 第44-47页 |
| ·关联规则挖掘相关理论 | 第47-48页 |
| ·TAN 算法的改进 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 特征选择和分类算法的实验及分析 | 第52-64页 |
| ·实验目的 | 第52页 |
| ·实验流程设计 | 第52页 |
| ·实验环境说明 | 第52-53页 |
| ·实验方案设置 | 第53-54页 |
| ·分类评价指标 | 第54-55页 |
| ·实验步骤 | 第55-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 互联网用户行为分析系统设计与实现 | 第64-72页 |
| ·项目背景 | 第64-65页 |
| ·系统架构和开发环境 | 第65-66页 |
| ·系统设计与实现 | 第66-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
