面向文本聚类的特征选择方法及应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 文本聚类方法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 特征选择方法研究现状 | 第10页 |
| 1.2.3 客户投诉研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.4 有研究存在的不足 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的研究内容与结构 | 第12-15页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文的结构 | 第13-15页 |
| 2 文本聚类相关技术概述 | 第15-27页 |
| 2.1 文本预处理 | 第15-17页 |
| 2.1.1 中文分词 | 第15-16页 |
| 2.1.2 词性标注 | 第16-17页 |
| 2.1.3 停用词过滤 | 第17页 |
| 2.2 文本表示方法 | 第17-18页 |
| 2.3 文本特征选择 | 第18-22页 |
| 2.3.1 有监督的特征选择方法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 无监督的特征选择方法 | 第20-22页 |
| 2.4 权值计算 | 第22-23页 |
| 2.5 相似度计算 | 第23-24页 |
| 2.6 文本聚类方法 | 第24-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于文本聚类结果的特征选择方法 | 第27-36页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 FS-CR特征选择方法 | 第28-30页 |
| 3.2.1 FS-CR特征选择原理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 FS-CR流程 | 第29-30页 |
| 3.3 数值实验 | 第30-35页 |
| 3.3.1 实验数据描述 | 第30-31页 |
| 3.3.2 实验过程 | 第31页 |
| 3.3.3 实验结果及讨论 | 第31-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于文本语义信息和聚类结果的特征选择方法 | 第36-47页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 文本语义信息 | 第36-37页 |
| 4.3 FS-SI-CR特征选择方法 | 第37-39页 |
| 4.3.1 FS-SI-CR方法原理 | 第37-38页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第38-39页 |
| 4.4 数值实验 | 第39-46页 |
| 4.4.1 实验数据描述 | 第39页 |
| 4.4.2 实验过程 | 第39-40页 |
| 4.4.3 实验结果及讨论 | 第40-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 基于文本聚类的电信行业客户投诉挖掘 | 第47-57页 |
| 5.1 电信行业客户投诉背景 | 第47-48页 |
| 5.2 电信行业客户投诉文本数据挖掘过程 | 第48-50页 |
| 5.3 电信行业客户投诉实例分析 | 第50-51页 |
| 5.4 数值实验结果 | 第51-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期问发表学术论文情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
