虚拟社区不良信息过滤技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·论文选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·信息过滤技术的研究发展和现状 | 第8-11页 |
| ·国外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 信息过滤技术 | 第13-32页 |
| ·信息过滤技术简介 | 第13-15页 |
| ·信息过滤的体系结构 | 第13-15页 |
| ·信息过滤分类方法 | 第15-18页 |
| ·分级法 | 第15-16页 |
| ·URL地址列表法 | 第16-17页 |
| ·文本内容过滤法 | 第17-18页 |
| ·文本分类技术 | 第18-25页 |
| ·文本分类 | 第18-21页 |
| ·常用的文本特征选择算法 | 第21-25页 |
| ·几种经典文本分类方法 | 第25-30页 |
| ·决策树分类算法 | 第25-26页 |
| ·粗糙集理论 | 第26-28页 |
| ·贝叶斯分类算法 | 第28页 |
| ·支持向量机 | 第28页 |
| ·K-邻近法 | 第28-30页 |
| ·文本分类器性能评估方法 | 第30-32页 |
| ·正确率、召回率、精确率、错误率和F-测度值 | 第30-31页 |
| ·平衡点和11点平均正确率 | 第31-32页 |
| 第三章 虚拟社区不良信息过滤技术研究 | 第32-49页 |
| ·文本获取 | 第32页 |
| ·文本预处理 | 第32-34页 |
| ·不良文本的用词特征处理 | 第32-33页 |
| ·分词 | 第33页 |
| ·停用词过滤 | 第33-34页 |
| ·文本特征提取 | 第34-35页 |
| ·文本的特征表示 | 第34-35页 |
| ·文本的特征提取 | 第35页 |
| ·过滤系统建模主要方法 | 第35-41页 |
| ·贝叶斯 | 第35-36页 |
| ·支持向量机 | 第36-41页 |
| ·基于支持向量机的过滤模型实现 | 第41-49页 |
| ·实验数据及分析 | 第45-49页 |
| 第四章 虚拟社区不良信息过滤系统设计与实现 | 第49-56页 |
| ·虚拟社区不良信息过滤系统总体构架 | 第49-50页 |
| ·系统各个主要功能模块 | 第50-54页 |
| ·系统主要的操作界面 | 第54-56页 |
| ·用户登录界面 | 第54页 |
| ·系统主操作界面 | 第54-56页 |
| 第五章 结束语 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
