基于朴素贝叶斯算法的不良文本过滤技术研究及应用

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摘 要

Abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究及应用现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 本文的研究内容

1.4 论文的章节安排

第二章 不良文本过滤相关知识

2.1 不良文本过滤过程

2.1.1 前期准备过程

2.1.2 一次分类的过滤实现过程

2.1.3 两次分类的过滤实现过程

2.2 文本表示方法

2.2.1 向量空间模型概述

2.2.2 向量空间模型的基本概念

2.3 贝叶斯基础理论

2.3.1 贝叶斯定理

2.3.2 极大后验假设与极大似然假设

2.3.3 事件的独立性

2.4 本章小结

第三章 基于VSM的朴素贝叶斯算法研究

3.1 朴素贝叶斯算法分类原理

3.2 向量空间模型(VSM)

3.2.1 原始类中心向量

3.2.2 特征选择方法的改良

3.3 朴素贝叶斯文本分类

3.3.1 朴素贝叶斯算法

3.3.2 朴素贝叶斯方法模型的选择

3.3.3 朴素贝叶斯方法模型校准方法的改良

3.4 本章小结

第四章 不良文本过滤技术分析与设计

4.1 需求分析

4.2 不良文本过滤技术的总体思路

4.2.1 不良文本过滤技术总体流程

4.2.2 训练文本过程

4.2.3 测试文本过程

4.3 不良文本过滤技术的详细设计

4.3.1 语料采集模块

4.3.2 中文文本分词模块

4.3.3 朴素贝叶斯分类器

4.3.4 阈值筛选过滤模块

4.4 本章小结

第五章 不良文本过滤技术应用测试

5.1 应用系统介绍

5.2 测试环境

5.2.1 测试背景

5.2.2 测试语料

5.3 评估指标

5.4 测试过程及结果分析

5.4.1 不良文本过滤技术应用基本测试

5.4.2 类中心向量维数对比测试及结果分析

5.4.3 特征选择方法对比测试及结果分析

5.4.4 朴素贝叶斯算法模型校正方法对比测试及结果分析

5.5 本章小结

总结与展望

研究工作总结

进一步的研究工作

参考文献

攻读硕士学位期间取得的学术成果

攻读硕士学位期间参与的科研项目

致 谢