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數(shù)字圖書館中詞頻提取和自動(dòng)文本分類方法的研究

     論文目錄

中文摘要第1-3頁(yè)

英文摘要第3-4頁(yè)

目錄第4-17頁(yè)

第一章 引言第17-26頁(yè)

 1．1 數(shù)字圖書館的概念第17-18頁(yè)

 1．2 為什么需要數(shù)字圖書館第18-19頁(yè)

 1．3 數(shù)字圖書館的問題領(lǐng)域和國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀第19-24頁(yè)

 1．4 本文所做的工作和主要貢獻(xiàn)第24-25頁(yè)

 1．5 各章內(nèi)容安排第25-26頁(yè)

第二章 預(yù)備知識(shí)第26-34頁(yè)

 2．1 機(jī)群并行計(jì)算機(jī)系統(tǒng)第26-28頁(yè)

 2．2 數(shù)字圖書館中并行文本處理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)第28-34頁(yè)

第三章 文本的詞頻提取第34-51頁(yè)

 3．1 詞頻提取策略與散列方法第34-39頁(yè)

  3．1．1 散列方法的選擇第34-37頁(yè)

  3．1．2 散列表模板第37-39頁(yè)

 3．2 詞頻文件生成算法第39-47頁(yè)

  3．2．1 全局詞頻提取算法第41-45頁(yè)

  3．2．2 部分詞頻提取算法第45-47頁(yè)

 3．3 詞頻提取算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果和性能分析第47-51頁(yè)

  3．3．1 性能分析第47-48頁(yè)

  3．3．2 詞頻提取算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果第48-51頁(yè)

第四章 文本的自動(dòng)分類第51-79頁(yè)

 4．1 自動(dòng)文本分類概述第51-52頁(yè)

 4．2 基于樸素貝葉斯理論的分類方法第52-73頁(yè)

  4．2．1 貝葉斯原理第52-54頁(yè)

  4．2．2 文本特征提取第54-60頁(yè)

  4．2．3 學(xué)習(xí)階段第60-68頁(yè)

  4．2．4 分類階段第68-72頁(yè)

  4．2．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和性能分析第72-73頁(yè)

 4．3 基于向量空間模型的文本分類第73-79頁(yè)

  4．3．1 經(jīng)典方法第73-74頁(yè)

  4．3．2 改進(jìn)的權(quán)重計(jì)算方法第74-75頁(yè)

  4．3．3 學(xué)習(xí)階段第75-76頁(yè)

  4．3．4 分類階段第76-77頁(yè)

  4．3．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和性能分析第77-79頁(yè)

第五章 分類器的維護(hù)第79-84頁(yè)

 5．1 添加類算法第79-81頁(yè)

 5．2 刪除類算法第81-84頁(yè)

結(jié)論和未來(lái)工作第84-86頁(yè)

攻讀碩士期間所發(fā)表的論文第86-87頁(yè)

致謝第87-88頁(yè)

參考文獻(xiàn)第88-92頁(yè)

論文編號(hào)BS874209，這篇論文共92頁(yè)
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