第 1 章 绪 论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 文本聚类
1.2.2 贝叶斯聚类
1.3 国内外文献综述及简析
1.4 本文的主要研究内容
第2 章 理论基础
2.1 引言
2.2 传统聚类方法的相关理论
2.2.1 k-means 聚类算法
2.2.2 DBSCAN 聚类算法
2.2.3谱聚类算法
2.3 t-SNE 降维理论
2.4 非参数贝叶斯理论
2.5 显著性评价指标
2.6 本章小结
第3 章 基于文本的特征提取模型及聚类应用
3.1 引言
3.2 文本特征提取
3.3 特征提取模型的构建
3.3.1 TF-IDF 模型
3.3.2 word2vec 模型
3.3.3 模型构造与训练
3.4 基于特征提取模型的聚类应用
3.4.1 基于古诗特征字进行聚类
3.4.2 基于电影评论进行聚类
3.5 本章小结
第4 章 基于贝叶斯方法的追逐聚类模型及聚类应用
4.1 引言
4.2 追逐聚类模型的构建
4.2.1 追逐聚类模型的主要思想
4.2.2 基于贝叶斯方法的追逐聚类模型的构建
4.3 基于追逐聚类模型的聚类应用
4.3.1 追逐聚类模型的算法实现
4.3.2 基于电影评论进行追逐聚类
4.4 本章小结
结 论
参考文献
声明
致 谢
哈尔滨工业大学;
