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基于用户生成内容的多标签文本分类方法的研究与实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景及意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 文本分类的研究现状第12-13页
        1.2.2 多标签文本分类的研究现状第13-14页
        1.2.3 基于用户生成内容的多标签文本分类研究现状第14页
    1.3 研究内容第14-17页
        1.3.1 基于信息增益的多标签特征选择方法第14-15页
        1.3.2 基于随机游走的多标签分类方法第15-16页
        1.3.3 自适应的多标签分类方法第16页
        1.3.4 多标签文本分类原型系统第16-17页
    1.4 论文组织结构第17页
    1.5 本章小结第17-18页
第二章 相关技术第18-28页
    2.1 文本表示方法第18-19页
        2.1.1 向量空间模型第18-19页
        2.1.2 TF-IDF第19页
    2.2 多标签特征选择方法第19-20页
    2.3 多标签分类评价方法第20-21页
    2.4 随机游走算法第21-23页
        2.4.1 图上的随机游走第22页
        2.4.2 基于重启动的随机游走第22-23页
    2.5 文本相似度计算第23-25页
        2.5.1 相似度度量第23-24页
        2.5.2 距离度量第24-25页
    2.6 信息熵和信息增益第25-26页
    2.7 Django第26-27页
    2.8 本章小结第27-28页
第三章 基于信息增益的多标签特征选择方法的研究第28-39页
    3.1 特征的信息增益第28-32页
        3.1.1 多标签特征的信息增益的计算第28-29页
        3.1.2 多标签特征信息增益计算的优化第29-32页
    3.2 基于信息增益的多标签特征选择算法第32-34页
        3.2.1 算法描述第32页
        3.2.2 算法流程图第32-33页
        3.2.3 算法伪代码第33-34页
    3.3 实验结果及分析第34-38页
        3.3.1 实验数据和实验环境第34-35页
        3.3.2 实验设计第35-36页
        3.3.3 实验结果及分析第36-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第四章 基于随机游走的多标签分类方法的研究第39-53页
    4.1 问题定义第39-40页
    4.2 构建随机游走图第40-42页
        4.2.1 基于KNN连接方式的随机游走图第40-41页
        4.2.2 基于标签中心点连接方式的随机游走图第41-42页
    4.3 基于重启动随机游走的多标签分类方法第42-46页
        4.3.1 算法描述第42-43页
        4.3.2 阈值学习第43-44页
        4.3.3 算法流程图第44-45页
        4.3.4 算法伪代码第45-46页
    4.4 实验结果及分析第46-52页
        4.4.1 实验数据和实验环境第46页
        4.4.2 实验设计第46-47页
        4.4.3 实验结果及分析第47-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第五章 多标签文本分类原型系统的设计与实现第53-70页
    5.1 需求分析第53-60页
        5.1.1 功能需求第53-59页
        5.1.2 非功能需求第59-60页
    5.2 方案设计第60-61页
    5.3 详细设计与实现第61-64页
        5.3.1 Model设计与实现第61-62页
        5.3.2 View设计与实现第62-63页
        5.3.3 URL设计与实现第63-64页
    5.4 系统测试第64-69页
        5.4.1 测试环境第64-65页
        5.4.2 功能测试第65-69页
    5.5 本章小结第69-70页
第六章 总结及展望第70-72页
    6.1 本文总结第70-71页
    6.2 展望第71-72页
参考文献第72-75页
致谢第75-76页
攻读硕士研究生期间发表的论文第76页

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