| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| ·选题背景和意义 | 第7-8页 |
| ·研究状况和热点 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作及组织结构 | 第9-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第2章 XML 文本分类技术 | 第11-26页 |
| ·XML 文本分类概述 | 第11-15页 |
| ·XML 概述 | 第11-13页 |
| ·XML 文本分类的基本概念 | 第13-14页 |
| ·XML 文本分类方法及过程 | 第14-15页 |
| ·XML 文本分类的主要分类器算法 | 第15-21页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第15-20页 |
| ·决策树 | 第20页 |
| ·K-最近距离 | 第20页 |
| ·人工神经网络 | 第20-21页 |
| ·支持向量机 | 第21页 |
| ·XML 文本分类的主要涉及的其他技术 | 第21-25页 |
| ·向量空间模型 | 第21-23页 |
| ·特征选择方法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 贝叶斯 XML 文本分类方法及改进 | 第26-42页 |
| ·传统的基于贝叶斯XML 文本分类的主要过程 | 第26页 |
| ·特征选取和降维对XML 文本分类的影响及其方法改进 | 第26-34页 |
| ·特征选取和降维对分类的影响 | 第26-28页 |
| ·特征选取和降维方法的改进 | 第28-34页 |
| ·带结构权重的朴素贝叶斯XML 文本分类 | 第34-38页 |
| ·向量特征项的结构权重 | 第34-36页 |
| ·带结构权重的朴素贝叶斯 XML 文本分类流程 | 第36-38页 |
| ·带反馈的朴素贝叶斯XML 文本分类 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 XML 文本分类系统实现及实验结果 | 第42-50页 |
| ·实验环境与实验数据 | 第42-44页 |
| ·实验环境 | 第42页 |
| ·实验数据集 | 第42-44页 |
| ·评价标准 | 第44-45页 |
| ·结果分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·工作总结 | 第50页 |
| ·进一步研究方向 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 摘要 | 第58-60页 |
| ABSTRACT | 第60-62页 |