摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
1.2.1 特征选择算法的研究现状 | 第13-14页 |
1.2.2 特征加权算法的研究现状 | 第14-15页 |
1.2.3 文本分类算法的研究现状 | 第15-16页 |
1.3 本文的研究内容和组织结构 | 第16-19页 |
1.3.1 本文的研究内容 | 第16-17页 |
1.3.2 本文的组织结构 | 第17-19页 |
第2章 文本分类的关键技术概述 | 第19-29页 |
2.1 文本分类定义及过程 | 第19-20页 |
2.1.1 定义 | 第19页 |
2.1.2 文本分类过程 | 第19-20页 |
2.2 预处理 | 第20-21页 |
2.2.1 中文分词 | 第20-21页 |
2.2.2 停用词去除 | 第21页 |
2.3 特征选择算法 | 第21-24页 |
2.3.1 文档频率 | 第22页 |
2.3.2 信息增益 | 第22-23页 |
2.3.3 互信息 | 第23页 |
2.3.4 CHI统计 | 第23-24页 |
2.4 文本表示 | 第24页 |
2.4.1 布尔模型 | 第24页 |
2.4.2 向量空间模型 | 第24页 |
2.5 文本分类算法 | 第24-26页 |
2.5.1 K最近邻分类算法 | 第24-25页 |
2.5.2 贝叶斯分类算法 | 第25页 |
2.5.3 支持向量机分类算法 | 第25-26页 |
2.6 分类性能评价 | 第26-27页 |
2.7 本章小结 | 第27-29页 |
第3章 基于CHI统计的自适应特征选择方法 | 第29-43页 |
3.1 CHI统计特征选择方法 | 第29-31页 |
3.1.1 CHI统计方法 | 第29-30页 |
3.1.2 CHI统计方法的优点和不足 | 第30-31页 |
3.2 基于CHI统计的自适应特征选择方法 | 第31-34页 |
3.2.1 词频因子 | 第31-32页 |
3.2.2 类间方差 | 第32-33页 |
3.2.3 自适应比例因子 | 第33-34页 |
3.3 算法流程 | 第34-36页 |
3.4 实验结果与分析 | 第36-42页 |
3.4.1 实验数据集 | 第36-37页 |
3.4.2 实验分析 | 第37-41页 |
3.4.3 实验总结 | 第41-42页 |
3.5 本章小结 | 第42-43页 |
第4章 基于CHI统计和信息熵的改进型TFIDF方法 | 第43-57页 |
4.1 常用特征权重计算方法 | 第43-45页 |
4.1.1 布尔权重计算法 | 第43页 |
4.1.2 特征频率权重计算法 | 第43-44页 |
4.1.3 TFIDF权重计算法 | 第44-45页 |
4.2 TFIDF权重计算方法的优点和不足 | 第45-46页 |
4.3 基于CHI统计的TFIDF权重计算方法 | 第46-47页 |
4.4 基于CHI统计和信息熵的改进型TFIDF方法 | 第47-49页 |
4.4.1 信息熵 | 第47页 |
4.4.2 类内分布熵因子 | 第47-49页 |
4.5 实验结果与分析 | 第49-56页 |
4.5.1 实验分析 | 第49-55页 |
4.5.2 实验总结 | 第55-56页 |
4.6 本章小结 | 第56-57页 |
第5章 基于K-Medoids和隶属度的改进型KNN分类方法 | 第57-71页 |
5.1 传统KNN文本分类方法 | 第57-58页 |
5.1.1 传统KNN分类方法 | 第57-58页 |
5.1.2 KNN方法的优点和不足 | 第58页 |
5.2 基于K-Medoids和隶属度的改进型KNN分类方法 | 第58-64页 |
5.2.1 K-Medoids聚类方法 | 第59-60页 |
5.2.2 基于改进K-Medoids算法的训练样本删除 | 第60-63页 |
5.2.3 引入隶属度 | 第63-64页 |
5.3 改进型KNN算法流程 | 第64-65页 |
5.4 实验结果与分析 | 第65-69页 |
5.4.1 实验数据集 | 第65页 |
5.4.2 实验分析 | 第65-69页 |
5.5 本章小结 | 第69-71页 |
结论 | 第71-73页 |
参考文献 | 第73-79页 |
攻读硕士期间发表的学术论文 | 第79-81页 |
致谢 | 第81页 |