| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 文本数据预处理及相关技术 | 第14-23页 |
| 2.1 文本分类概述 | 第14-15页 |
| 2.2 文本分类具体流程 | 第15-16页 |
| 2.3 清除噪声数据 | 第16页 |
| 2.4 文本分词 | 第16-17页 |
| 2.5 去停用词 | 第17页 |
| 2.6 文本的表示模式 | 第17-19页 |
| 2.7 特征表示及特征降维 | 第19-23页 |
| 3 应用于的分类的机器学习算法及检验指标 | 第23-31页 |
| 3.1 支持向量机(SupportVectorMachine) | 第23-27页 |
| 3.2 朴素贝叶斯(NaiveBayes) | 第27-28页 |
| 3.3 随机森林(RandomForest) | 第28-29页 |
| 3.4 分类效果检验指标 | 第29-31页 |
| 4 完整的中文新闻分类系统实现 | 第31-36页 |
| 4.1 运行环境 | 第31页 |
| 4.2 数据预处理 | 第31-34页 |
| 4.3 结果分析 | 第34-36页 |
| 5 总结及展望 | 第36-40页 |
| 5.1 总结 | 第36-38页 |
| 5.2 展望 | 第38-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |