| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容、方法和创新点 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16页 |
| 1.3.3 创新点 | 第16-18页 |
| 第二章 基础理论简介 | 第18-28页 |
| 2.1 文本分类概述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 文本分类的概念 | 第18页 |
| 2.1.2 新类的概念 | 第18-19页 |
| 2.2 文本分类特征选择算法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 文档频率 | 第19页 |
| 2.2.2 信息增益 | 第19-20页 |
| 2.2.3 互信息 | 第20页 |
| 2.2.4 卡方统计 | 第20-21页 |
| 2.3 文本分类器与优化理论 | 第21-28页 |
| 2.3.1 K最近邻算法 | 第21页 |
| 2.3.2 支持向量机算法 | 第21-25页 |
| 2.3.3 支持向量数据描述算法 | 第25-27页 |
| 2.3.4 特征增量理论 | 第27-28页 |
| 第三章 业务投诉文本分类与新类识别模型构建 | 第28-43页 |
| 3.1 业务投诉文本 | 第28-29页 |
| 3.1.1 业务投诉文本概念 | 第28页 |
| 3.1.2 业务投诉文本分类体系及优化 | 第28-29页 |
| 3.2 分类与新类识别模型构建 | 第29-41页 |
| 3.2.1 业务维度分类与新类识别模型构建 | 第29-39页 |
| 3.2.2 生命周期维度分类模型构建 | 第39-41页 |
| 3.3 模型评估 | 第41-43页 |
| 3.3.1 文本分类的评价标准 | 第41-42页 |
| 3.3.2 新类识别的评价标准 | 第42-43页 |
| 第四章 实证研究——以某省通信公司业务投诉为例 | 第43-63页 |
| 4.1 公司背景介绍 | 第43页 |
| 4.2 数据来源及数据准备 | 第43-48页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第43-45页 |
| 4.2.2 数据准备 | 第45-48页 |
| 4.3 某省通信公司业务投诉文本分类与新类识别模型构建 | 第48-57页 |
| 4.3.1 某省通信公司业务维度分类与新类识别模型构建 | 第49-55页 |
| 4.3.2 某省通信公司生命周期维度分类模型构建 | 第55-57页 |
| 4.4 实证结果分析及模型评估 | 第57-63页 |
| 4.4.1 某省通信公司业务维度分类与新类识别模型评估 | 第58-60页 |
| 4.4.2 某省通信公司生命周期维度分类模型评估 | 第60-61页 |
| 4.4.3 某省通信公司二维分类体系应用效果分析 | 第61-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 本文总结 | 第63-64页 |
| 研究不足与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历及科研成果 | 第70页 |
