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基于改进的SVM-KNN算法的中文网页层次式分类

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 绪论第9-13页
   ·课题背景第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
   ·本文研究工作和内容组织第11-12页
     ·本文研究工作第11-12页
     ·本文内容组织第12页
   ·本章小结第12-13页
第2章 相关技术综述第13-27页
   ·SVM理论第13-19页
     ·SVM概述第13-15页
     ·SVM的形式化描述第15-17页
     ·SVM的多类别分类第17-19页
   ·层次式文本分类第19-26页
     ·文本分类的定义第20-21页
     ·层次式文本分类的定义第21-23页
     ·两种类别体系结构第23-25页
     ·两种主要方法第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第3章 基于改进的SVM-KNN算法的层次式文本分类第27-47页
   ·SVM-KNN算法及改进第27-35页
     ·算法提出的背景第27-28页
     ·算法的实现第28-30页
     ·算法的改进第30-33页
     ·实验与分析第33-35页
   ·基于改进的SVM-KNN算法的层次式文本分类模型第35-46页
     ·模型的总体结构第38-40页
     ·模型的训练阶段第40-42页
     ·模型的分类阶段第42-44页
     ·时间复杂度分析第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第4章 原型系统的设计与实现第47-66页
   ·系统的总体架构第47-49页
   ·系统的功能模块第49-58页
     ·页面预处理模块第50-56页
     ·层次式文本分类器模块第56-58页
   ·实验与分析第58-65页
     ·实验准备第58-60页
     ·数据预处理第60-61页
     ·分类质量评价指标第61页
     ·实验结果与分析第61-65页
   ·本章小结第65-66页
第5章 总结与展望第66-68页
   ·本文的主要工作第66-67页
   ·展望第67-68页
参考文献第68-73页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第73-74页
致谢第74页

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