多项式朴素贝叶斯文本分类算法改进研究
| 作者简历 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 论文研究的背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 文本分类的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的内容和组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 朴素贝叶斯文本分类算法综述 | 第17-27页 |
| 2.1 文本数据的表示模型 | 第17-18页 |
| 2.2 朴素贝叶斯文本分类算法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 伯努利朴素贝叶斯算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 多项式朴素贝叶斯算法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 补集朴素贝叶斯算法 | 第20-21页 |
| 2.2.4 OVA算法 | 第21页 |
| 2.3 多项式朴素贝叶斯改进算法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 CFS属性加权的多项式朴素贝叶斯 | 第21-23页 |
| 2.3.2 判别实例加权的多项式朴素贝叶斯 | 第23-24页 |
| 2.3.3 多项式朴素贝叶斯树 | 第24-25页 |
| 2.3.4 结构扩展的多项式朴素贝叶斯 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 属性加权的多项式朴素贝叶斯 | 第27-41页 |
| 3.1 属性加权方法 | 第27-28页 |
| 3.2 信息增益率属性加权的多项式朴素贝叶斯 | 第28-31页 |
| 3.3 决策树属性加权的多项式朴素贝叶斯 | 第31-33页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第33-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 属性选择的多项式朴素贝叶斯 | 第41-55页 |
| 4.1 属性选择方法 | 第41-43页 |
| 4.2 信息增益率属性选择的多项式朴素贝叶斯 | 第43-46页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第46-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 模型选择的多项式朴素贝叶斯 | 第55-64页 |
| 5.1 模型整合方法 | 第55-57页 |
| 5.2 判别模型选择的多项式朴素贝叶斯 | 第57-59页 |
| 5.3 实验设计与结果分析 | 第59-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文的主要贡献与创新 | 第64-65页 |
| 6.2 下一步的研究工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
