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声明
1绪 论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
1.1.2研究的意义
1.2国内外研究现状
1.2.1论文投稿系统的发展现状
1.2.2论文投稿系统评审专家选择的现状
1.2.3自动分类的发展现状
1.3课题的提出及主要研究工作
1.4论文组织结构
2论文信息预处理
2.1文本分类的基本介绍
2.1.1文本分类的基本概念
2.1.2文本分类的性质
2.1.3文本分类的评价
2.2特征抽取
2.3特征筛选
2.3.1特征筛选的基本过程
2.3.2特征筛选方法
2.3.3改进的Χ2统计特征筛选方法
2.4论文向量表示方法
2.4.1文本向量表示方法
2.4.2基于TF/IDF特征权重阈值的向量空间模型
2.5实验结果及分析
2.6小结
3论文分类技术
3.1经典分类算法
3.1.1决策树算法
3.1.2朴素贝叶斯
3.1.3 K最近邻算法
3.2需要解决的问题
3.3主动学习
3.3.1主动学习的原理
3.3.2主动学习的算法
3.4主动学习SVM分类算法
3.4.1 SVM分类算法
3.4.2主动学习与SVM的结合
3.4.3主动学习SVM训练样本选择算法
3.4.4改进后主动学习SVM分类算法
3.5实验结果及分析
3.6本章小结
4论文投稿系统评审专家自动推荐模型的构建及实现
4.1总体设计原则
4.2系统平台与开发环境
4.2.1系统平台
4.2.2开发环境
4.3语料库
4.4预处理模块
4.4.1关键论文选择子模块
4.4.2特征筛选子模块
4.4.3论文向量表示子模块
4.5分类器模块
4.5.1分类器构造子模块
4.5.2分类器训练测试论文子模块
4.5.3分类结果及评估子模块
4.6本章小结
5总结与展望
5.1总结
5.2展望
致谢
参考文献
附录