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当前位置：教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的欺骗性垃圾信息识别研究
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基于深度学习的欺骗性垃圾信息识别研究
 
     论文目录
 
论文摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-15页
   ·背景介绍第11-12页
   ·相关研究第12-13页
   ·本文主要工作第13-14页
   ·论文组织与结构第14-15页
第二章 数据及特征提取第15-21页
   ·标准数据集介绍第15-16页
     ·虚假好评数据第15页
     ·真实好评数据第15-16页
     ·虚假差评数据第16页
     ·真实差评数据第16页
   ·关于特征选择第16-20页
   ·特征提取第20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 深度学习分类器构建第21-32页
   ·人工神经网络及BP算法简介第21-25页
     ·人工神经网络简介第21-22页
     ·BP算法简介第22-24页
     ·神经网络模型训练技巧及本质理解第24-25页
   ·深度学习简介第25-27页
   ·本文采用和实现的深度学习模型第27-31页
     ·简单神经网络第27页
     ·DBN-DNN网络第27-28页
     ·本文实现的LBP网络第28-31页
   ·本章小结第31-32页
第四章 实验及分析第32-42页
   ·基于正面评论数据集的实验及对比分析第32-37页
   ·基于负面评论数据集的实验及对比分析第37-39页
   ·综合实验及对比分析第39-40页
   ·一些观察与结论第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第五章 总结与展望第42-44页
   ·本文工作总结第42页
   ·未来工作展望第42-44页
参考文献第44-47页
附录第47-48页
致谢第48页
 
 
论文编号BS2144301，这篇论文共48页
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