基于改进的VSM的不良文本过滤模型研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
第一章 绪论	第9-16页
·论文研究背景与意义	第9-10页
·国内外研究现状	第10-15页
·论文的主要工作与组织结构	第15-16页
第二章 文本过滤概述	第16-29页
·网页文本提取技术	第16-17页
·中文分词技术	第17-20页
·文本表示	第20-25页
·特征提取	第20-23页
·权重计算方法	第23-25页
·人工神经网络	第25-29页
第三章 传统向量空间模型(VSM)的改进	第29-37页
·向量空间模型缺陷	第29-32页
·传统向量空间模型以及基本思想	第29-31页
·传统向量空间模型的优点与缺点	第31-32页
·向量空间模型改进方法	第32-37页
·位置权重	第32-34页
·倾向性分析	第34-37页
第四章 基于改进的VSM的不良文本过滤模型	第37-45页
·文本预处理模块	第38-41页
·网页文本正文提取子模块	第38-39页
·中文分词子模块	第39-40页
·去停用词子模块	第40-41页
·特征向量生成模块	第41-42页
·特征提取子模块	第41页
·权重计算子模块	第41-42页
·文本过滤模块	第42-45页
·训练过程	第43页
·分类过程	第43-45页
第五章 仿真测试与分析	第45-53页
·测试语料的收集	第45页
·对语料文本的预处理及表示	第45-47页
·不良文本过滤的实现	第47-50页
·测试结果与分析	第50-53页
第六章 总结与展望	第53-55页
·本文所做的主要工作	第53页
·展望	第53-55页
参考文献	第55-59页
后记	第59-60页