| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 1. 引言 | 第7-9页 |
| 1.1 研究的背景 | 第7页 |
| 1.2 研究现状和问题提出 | 第7-8页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第8-9页 |
| 2. 露天烧烤的特征词选择 | 第9-15页 |
| 2.1 卡方统计量 | 第9-10页 |
| 2.2 在市长公开电话投诉文档上的应用 | 第10-15页 |
| 2.2.1 数据形式说明 | 第10-11页 |
| 2.2.2 2×p维列联表的权重卡方统计量的特征词选择 | 第11-15页 |
| 3. 贝叶斯网络学习的理论 | 第15-25页 |
| 3.1 贝叶斯网络简介 | 第15-17页 |
| 3.1.1. 贝叶斯网络概述 | 第15-16页 |
| 3.1.2 贝叶斯网络相关的概念及其定理 | 第16-17页 |
| 3.3 贝叶斯网络参数学习 | 第17-18页 |
| 3.4 贝叶斯网络结构学习 | 第18-21页 |
| 3.4.1 基于条件独立性测试的方法 | 第18-19页 |
| 3.4.2 基于评分和搜索的方法 | 第19-20页 |
| 3.4.3 K2 算法 | 第20-21页 |
| 3.5 遗传算法 | 第21-22页 |
| 3.6 算法的程序实现 | 第22-25页 |
| 3.6.1 遗传算法的程序实现过程 | 第23页 |
| 3.6.2 K2 算法的程序实现过程 | 第23-25页 |
| 4. 贝叶斯网络模型的应用 | 第25-31页 |
| 4.1 遗传算法确定的特征词先验序 | 第25-26页 |
| 4.2 贝叶斯网络结构和条件概率表 | 第26-28页 |
| 4.2.1 贝叶斯网结构图 | 第26-27页 |
| 4.2.2 条件概率表 | 第27-28页 |
| 4.3 露天烧烤特征词卡方值 | 第28-31页 |
| 5. 露天烧烤投诉文档的统计分析 | 第31-35页 |
| 5.1 市长公开电话投诉文档量分析 | 第31页 |
| 5.2 预测 2013 年露天烧烤投诉文档数量 | 第31-32页 |
| 5.3 露天烧烤的投诉文档分析 | 第32-35页 |
| 6. 总结 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-39页 |
| 致谢 | 第39页 |