基于聚类的文本迁移学习算法研究及应用

摘要	第1-7页
Abstract	第7-9页
1 绪论	第9-15页
·迁移学习的研究背景	第9页
·迁移学习的研究现状	第9-13页
·同构空间下基于实例的迁移学习	第10-12页
·同构空间下基于特征的迁移学习	第12页
·异构空间下的迁移学习	第12-13页
·研究意义	第13页
·本文主要工作和结构安排	第13-15页
2 迁移学习的基本理论	第15-23页
·迁移学习的概念	第15-16页
·迁移学习的研究内容	第16-19页
·迁移学习的类型	第19-20页
·迁移学习的应用	第20-21页
·迁移学习常见数据集	第21-22页
本章小结	第22-23页
3 基于聚类的文本迁移学习算法	第23-36页
·聚类技术概述	第23-25页
·基于聚类的文本迁移学习算法	第25-27页
·算法基本思想	第25-26页
·算法描述及分析	第26-27页
·实验分析	第27-35页
·数据集描述	第27-30页
·数据集处理	第30-32页
·评价指标	第32页
·实验结果分析	第32-35页
本章小结	第35-36页
4 基于聚类的迁移学习算法在垃圾邮件过滤中的应用	第36-44页
·应用的意义	第36页
·数据准备	第36-41页
·数据描述	第36-37页
·数据预处理	第37-39页
·特征选取	第39-41页
·应用结果分析	第41-43页
本章小结	第43-44页
总结与展望	第44-45页
参考文献	第45-50页
致谢	第50-51页
攻读硕士学位期间发表的论文	第51-52页