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基于文本挖掘的定向性信息分析研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-10页 | ABSTRACT | 第10-13页 | 致谢 | 第13-19页 | 第一章 绪论 | 第19-30页 | ·研究背景与研究意义 | 第19-20页 | ·研究背景 | 第19页 | ·研究意义 | 第19-20页 | ·定向性信息挖掘的任务 | 第20-24页 | ·信息选择 | 第20-21页 | ·主题分类 | 第21-22页 | ·情感分析 | 第22页 | ·热度分析 | 第22-23页 | ·存在的问题 | 第23-24页 | ·国内外研究现状 | 第24-28页 | ·页面分析技术研究现状 | 第24-25页 | ·主题分类研究现状 | 第25-26页 | ·情感计算研究现状 | 第26-27页 | ·文档热度分析研究现状 | 第27-28页 | ·本文主要内容及组织结构 | 第28-29页 | ·本章小结 | 第29-30页 | 第二章 基于搜索引擎返回文本的信息抽取模型研究 | 第30-49页 | ·信息抽取现状分析 | 第30-31页 | ·信息抽取预处理 | 第31-35页 | ·文档结构表示 | 第31-33页 | ·文档信息检索 | 第33-35页 | ·信息抽取任务和流程 | 第35-40页 | ·一种启发HTML文档信息抽取模型研究 | 第40-45页 | ·一个观察案例 | 第40-42页 | ·启发式HTML文档信息抽取模型 | 第42-45页 | ·实验及性能分析 | 第45-48页 | ·本章小结 | 第48-49页 | 第三章 用户参与的主题聚类与分类框架研究 | 第49-64页 | ·主题分类描述 | 第49-51页 | ·主题聚类分类预处理 | 第51-57页 | ·文本预处理 | 第51-52页 | ·特征选择 | 第52-54页 | ·文本分类语料库 | 第54-55页 | ·评价指标 | 第55-57页 | ·主题分类的瓶颈及已有对策 | 第57-58页 | ·主题分类的困难 | 第57-58页 | ·国内外研究对问题的对策 | 第58页 | ·用户参与模型的必要性 | 第58-60页 | ·用户参与的主题聚类、分类模型 | 第60-63页 | ·本章小结 | 第63-64页 | 第四章 基于不确定概率逻辑的文本分类模型研究 | 第64-87页 | ·文本分类问题描述 | 第64-65页 | ·文本分类方法 | 第65-68页 | ·文本分类任务特征分析 | 第68-71页 | ·文本分类任务的特点 | 第68页 | ·预处理对分类性能的影响 | 第68-70页 | ·语料集对分类性能的影响 | 第70页 | ·文本分类假设对分类效果影响 | 第70-71页 | ·基于信任机制文本分类分析 | 第71-74页 | ·基于不确定概率逻辑的文本分类 | 第74-80页 | ·不确定概率逻辑 | 第74-75页 | ·特征概率方差 | 第75-76页 | ·特征分布权值 | 第76-78页 | ·线性分类器 | 第78-80页 | ·实验和性能分析 | 第80-85页 | ·实验设计方案 | 第80-82页 | ·实验结果 | 第82-85页 | ·本章小结 | 第85-87页 | 第五章 基于文本分类和用户参与的K-Means聚类模型研究 | 第87-102页 | ·文本聚类问题描述 | 第87-88页 | ·聚类算法的类别及综合评价 | 第88-94页 | ·划分式聚类算法 | 第88-90页 | ·层次聚类算法 | 第90-91页 | ·基于密度的聚类算法 | 第91-92页 | ·基于网格的聚类算法 | 第92-93页 | ·聚类算法综合比较 | 第93-94页 | ·聚类结果评价 | 第94-95页 | ·基于文本分类和用户参与的K-Means聚类模型 | 第95-98页 | ·文本分类对文本聚类的作用 | 第95-96页 | ·用户参与聚类 | 第96页 | ·改进的K-Means算法 | 第96-98页 | ·主题类别标签标注 | 第98页 | ·主题的热度分析 | 第98-100页 | ·实验结果及分析 | 第100-101页 | ·数据集 | 第100页 | ·评价标准 | 第100页 | ·实验结果 | 第100-101页 | ·本章小结 | 第101-102页 | 第六章 总结与展望 | 第102-104页 | ·主要研究工作 | 第102-103页 | ·展望 | 第103-104页 | 参考文献 | 第104-113页 | 在读期间发表的论文 | 第113页 |
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