基于半监督学习的网络敏感信息识别

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章 绪论	第7-10页
·研究背景	第7页
·本文主要工作	第7-8页
·论文结构	第8-10页
第二章 相关研究现状	第10-22页
·网络敏感信息识别	第10-11页
·文本分类	第11-15页
·利用未标注样本的学习	第15-17页
·半监督学习	第17-19页
·半监督学习的基本假设	第17-18页
·半监督学习常用方法	第18-19页
·不平衡数据分类	第19-22页
第三章 任务特点与技术路线	第22-25页
·任务特点	第22-23页
·敏感信息的特点	第22-23页
·敏感信息识别问题的特点	第23页
·技术路线	第23-25页
第四章 网络敏感信息分析方法	第25-42页
·两次分类	第25-28页
·第一次分类	第25-28页
·第二次分类	第28页
·半监督分类方法选择	第28-31页
·不平衡数据分类及其算法改进	第31-39页
·SMOTE 算法	第31-32页
·SMOTE 算法改进	第32-39页
·半监督的不平衡数据分类	第39-42页
第五章 实验设计与分析	第42-51页
·实验设计	第42-46页
·第一次分类	第42-44页
·第二次分类	第44-46页
·实验结果与分析	第46-51页
·评估方法及指标	第46-47页
·实验结果及分析	第47-51页
第六章 总结与展望	第51-52页
参考文献	第52-56页
发表论文和参加科研情况说明	第56-57页
致谢	第57页