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基于词频与词位置信息的混合式文本特征选择方法

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基于词频与词位置信息的混合式文本特征选择方法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 词频与词位置信息第12-13页
        1.2.2 过滤式特征选择第13-14页
        1.2.3 包装式特征选择第14页
        1.2.4 混合式特征选择第14-15页
    1.3 主要研究内容第15-18页
    1.4 论文组织结构第18-19页
2 基于词频与词位置信息的类别表征能力计算方法第19-40页
    2.1 词频性质分析第19-25页
        2.1.1 词频相关定义第19-20页
        2.1.2 词频的幂律分布第20-21页
        2.1.3 基于尺度上推的关联度性质分析第21-23页
        2.1.4 基于词类别频率的类别表征能力第23-25页
    2.2 词位置信息第25-28页
        2.2.1 词位置信息的应用及分析第26-27页
        2.2.2 基于词位置信息的加权词类别频率第27-28页
    2.3 ACR计算算法设计与实现第28-35页
        2.3.1 基本思想第28-29页
        2.3.2 算法流程第29-35页
    2.4 实验第35-39页
        2.4.1 实验环境第35页
        2.4.2 实验数据第35-37页
        2.4.3 实验结果及分析第37-39页
    2.5 本章小结第39-40页
3 基于类别表征能力与信息增益的特征选择方法第40-59页
    3.1 过滤式特征选择第40-44页
        3.1.1 过滤式特征选择思想第40-41页
        3.1.2 信息增益第41-42页
        3.1.3 信息增益的优势与缺陷第42-44页
    3.2 加权词类别频率对信息增益的增强第44-46页
        3.2.1 全局判别信息的生成第44-45页
        3.2.2 基于多目标优化策略的特征选择第45-46页
    3.3 ACRIGFS算法设计与实现第46-52页
        3.3.1 基本思想第46-47页
        3.3.2 算法流程第47-52页
    3.4 实验第52-58页
        3.4.1 实验环境第52页
        3.4.2 实验数据第52-53页
        3.4.3 评价指标第53-54页
        3.4.4 实验结果及分析第54-58页
    3.5 本章小结第58-59页
4 基于全局判别信息与遗传算法的特征选择方法第59-68页
    4.1 遗传算法第59-60页
        4.1.1 包装式特征选择思想第59-60页
        4.1.2 遗传算法的优势与挑战第60页
    4.2 用于文本数据的遗传算法设计第60-63页
        4.2.1 非支配个体选择策略第60-62页
        4.2.2 适应度函数设计第62-63页
        4.2.3 交叉算子设计第63页
    4.3 GDIGAFS算法设计与实现第63-67页
        4.3.1 基本思想第64页
        4.3.2 算法流程第61-67页
    4.4 本章小结第67-68页
5 基于词频与词位置信息的混合式特征选择方法第68-79页
    5.1 混合式特征选择第68-71页
        5.1.1 混合式特征选择方法的优势与挑战第69页
        5.1.2 基于高权重词语的特征扩展第69-70页
        5.1.3 方法架构设计第70-71页
    5.2 TFTPHFS算法设计与实现第71-76页
        5.2.1 基本思想第72页
        5.2.2 算法流程第72-76页
    5.3 实验第76-78页
        5.3.1 实验环境第76页
        5.3.2 实验数据第76页
        5.3.3 评价指标第76页
        5.3.4 参数设置第76页
        5.3.5 实验结果及分析第76-78页
    5.4 本章小结第78-79页
6 总结与展望第79-82页
    6.1 总结第79-80页
    6.2 展望第80-82页
参考文献第82-89页
致谢第89-90页
攻读学位期间科研成果清单第90页

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