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基于聚类森林的文本流分类方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-33页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 国内外研究现状及分析第16-26页
        1.2.1 带概念漂移的数据流分类第16-22页
        1.2.2 数据流的半监督分类第22-23页
        1.2.3 不平衡数据流的分类第23-24页
        1.2.4 多类标数据流的分类第24-25页
        1.2.5 文本流分类技术面临的挑战第25-26页
    1.3 研究工作及创新第26-30页
        1.3.1 主要研究内容第26-29页
        1.3.2 主要研究成果与创新第29-30页
    1.4 论文组织结构第30-33页
第2章 文本流的动态聚类森林分类方法第33-71页
    2.1 引言第33-34页
    2.2 问题提出第34-36页
        2.2.1 文本流的分类第34-35页
        2.2.2 概念漂移第35-36页
    2.3 相关工作第36-40页
        2.3.1 集成学习第36-38页
        2.3.2 基于聚类的分类方法第38-40页
    2.4 基于动态聚类森林的文本流分类方法第40-49页
        2.4.1 动态聚类森林算法框架第40-42页
        2.4.2 自适应选择策略和投票策略第42-49页
    2.5 动态聚类森林分类方法的理论分析及优化第49-52页
    2.6 实验与结果分析第52-70页
        2.6.1 数据集第52-54页
        2.6.2 分类评价过程第54-55页
        2.6.3 评价指标和对比算法第55-56页
        2.6.4 实验结果及分析第56-70页
    2.7 小结第70-71页
第3章 文本流的半监督聚类森林分类方法第71-90页
    3.1 引言第71-72页
    3.2 问题提出第72-74页
        3.2.1 半监督学习第72-73页
        3.2.2 半监督学习的有效性第73-74页
    3.3 半监督聚类森林分类方法第74-83页
        3.3.1 半监督聚类森林算法框架第75-76页
        3.3.2 半监督聚类树算法第76-79页
        3.3.3 集成策略第79-83页
    3.4 实验与结果分析第83-88页
        3.4.1 数据集第83-84页
        3.4.2 评价指标和对比算法第84页
        3.4.3 实验结果及分析第84-88页
    3.5 小结第88-90页
第4章 不平衡文本流的聚类森林分类方法第90-105页
    4.1 引言第90-91页
    4.2 问题提出第91页
    4.3 基于聚类森林的不平衡文本流分类方法第91-97页
        4.3.1 不平衡文本流的聚类森林算法框架第92-94页
        4.3.2 动态重抽样策略第94-96页
        4.3.3 集成策略第96-97页
    4.4 实验与结果分析第97-104页
        4.4.1 数据集第97-98页
        4.4.2 分类评价过程第98-99页
        4.4.3 评价指标和对比算法第99页
        4.4.4 实验结果及分析第99-104页
    4.5 小结第104-105页
第5章 多类标文本流的聚类森林分类方法第105-122页
    5.1 引言第105-106页
    5.2 问题提出第106页
    5.3 多类标文本流的聚类森林分类方法第106-111页
        5.3.1 多类标聚类树第108-109页
        5.3.2 多类标聚类森林处理概念漂移问题第109-111页
    5.4 实验与结果分析第111-121页
        5.4.1 数据集第111-112页
        5.4.2 评价指标第112-114页
        5.4.3 对比算法第114页
        5.4.4 实验结果及分析第114-121页
    5.5 小结第121-122页
结论第122-125页
参考文献第125-139页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第139-141页
致谢第141-142页
个人简历第142页

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