| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 信息组织 | 第12页 |
| 1.2.2 信息过滤 | 第12-13页 |
| 1.2.3 话题识别与跟踪 | 第13页 |
| 1.3 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 当前研究重点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 文本分类基础理论和系统架构 | 第17-28页 |
| 2.1 文本分类基本概念 | 第17页 |
| 2.2 自动分词 | 第17-20页 |
| 2.2.1 自动分词方法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 分词中的难题 | 第19-20页 |
| 2.3 文本表示 | 第20-22页 |
| 2.3.1 向量空间模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 权值计算公式 | 第21-22页 |
| 2.3.3 相似度计算公式 | 第22页 |
| 2.4 特征提取 | 第22-25页 |
| 2.4.1 特征词的文档频率(DF) | 第23页 |
| 2.4.2 信息增益方法(IG) | 第23-24页 |
| 2.4.3 互信息方法 | 第24页 |
| 2.4.4 χ~2 统计量(CHI) | 第24-25页 |
| 2.5 文本自动分类方法 | 第25页 |
| 2.6 评价指标 | 第25-27页 |
| 2.6.1 召回率和准确率 | 第25-26页 |
| 2.6.2 微平均和宏平均 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 贝叶斯文本分类器 | 第28-36页 |
| 3.1 贝叶斯理论概况 | 第28-30页 |
| 3.1.1 贝叶斯定理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 极大后验假设和极大似然假设 | 第29-30页 |
| 3.2 朴素贝叶斯分类 | 第30-31页 |
| 3.3 TAN 树扩展的朴素贝叶斯分类器 | 第31-32页 |
| 3.4 贝叶斯网络分类器 | 第32-35页 |
| 3.4.1 贝叶斯网络的优点 | 第34页 |
| 3.4.2 贝叶斯网络的缺点 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 KNN 文本分类算法 | 第36-46页 |
| 4.1 KNN 分类器 | 第36页 |
| 4.2 改进的KNN 分类器 | 第36-44页 |
| 4.2.1 强化语义链属性因子的改进KNN 算法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 应用特征聚合进行的改进KNN 算法 | 第37-39页 |
| 4.2.3 与自动检索结合的迭代近邻法 | 第39-42页 |
| 4.2.4 基于隐含语义的KNN 文本分类 | 第42-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 ADABOOST 分类算法 | 第46-61页 |
| 5.1 理论知识 | 第46-52页 |
| 5.1.1 集成学习简介 | 第46-47页 |
| 5.1.2 弱可学习理论 | 第47-49页 |
| 5.1.3 AdaBoost | 第49-50页 |
| 5.1.4 一般的集成学习 | 第50-51页 |
| 5.1.5 总结 | 第51-52页 |
| 5.2 BOOSTING 和BAGGING 综述 | 第52-56页 |
| 5.2.1 引言 | 第52页 |
| 5.2.2 算法描述 | 第52-54页 |
| 5.2.3 理论分析 | 第54-56页 |
| 5.2.4 应用 | 第56页 |
| 5.3 基于BOOSTING 机制的NAIVE BAYESIAN 文本分类器 | 第56-60页 |
| 5.3.1 引言 | 第56-57页 |
| 5.3.2 三种破坏Naive Bayesian 学习器稳定性的方法 | 第57-58页 |
| 5.3.3 算法描述 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 系统设计与性能分析 | 第61-67页 |
| 6.1 实验语料库及词典的构建 | 第61-62页 |
| 6.1.1 训练集和测试集 | 第61-62页 |
| 6.1.2 语料库的选取 | 第62页 |
| 6.1.3 词典的选取 | 第62页 |
| 6.2 BOOST 实验结果分析 | 第62-64页 |
| 6.3 KNN 分类器和朴素贝叶斯分类器的结果分析 | 第64-66页 |
| 6.3.1 特征选择与权值调整的比较 | 第64页 |
| 6.3.2 词频型公式与文档频数型公式的优劣 | 第64-66页 |
| 6.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第七章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 总结 | 第67-68页 |
| 7.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第72页 |
