信息过滤系统中特征选择算法的研究

摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-10页
第1章 绪论	第10-17页
·网络信息过滤概述	第10-14页
·研究背景	第10-11页
·研究现状	第11-13页
·常用的信息过滤系统	第13-14页
·特征选择的提出及研究现状	第14-15页
·问题的提出	第14-15页
·研究现状	第15页
·本文的主要工作及内容安排	第15-17页
第2章 网络信息过滤的相关技术	第17-32页
·数据包捕获	第17-18页
·封包截获	第17-18页
·协议解析	第18页
·分词技术	第18-21页
·分词系统存在的问题	第18-19页
·常用分词算法分析	第19-21页
·特征选择方法	第21-26页
·特征选择方法简介	第21-23页
·常用的特征选择方法	第23-24页
·权重计算方法	第24-26页
·文本分类方法	第26-32页
·Racchio 方法	第26-27页
·KNN 方法	第27页
·Naive Bayesian 方法	第27-28页
·支持向量机	第28-32页
第3章 基于相关性和冗余性分析的特征选择	第32-40页
·特征相关性和冗余性定义	第32-33页
·常用的特征选择方法比较分析	第33-34页
·基于相关性和冗余性分析的特征选择算法研究	第34-40页
·特征相关性分析	第34-35页
·特征冗余性分析	第35-38页
·一种基于相关性和冗余性分析的特征选择算法	第38-40页
第4章 特征选择在网络信息过滤系统中的应用	第40-48页
·信息过滤系统框架	第40-44页
·系统流程	第40-41页
·内容过滤模块的实现	第41-43页
·系统主要界面	第43-44页
·测试数据集	第44-45页
·评价标准	第45-46页
·实验过程与结果	第46-48页
第5章 总结与展望	第48-50页
·本文工作总结	第48页
·进一步工作	第48-50页
参考文献	第50-54页
在学期间发表的论文及参加的项目	第54-55页
致谢	第55页