导读:本文包含了消息分类论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:消息,垃圾,皮肤病,国家旅游局,网络,疾病,模式。
消息分类论文文献综述
李珍[1]（2019）在《当中国垃圾分类的消息传到日本》一文中研究指出由于与每个人的生活息息相关，垃圾分类成为这些天国内的一个热门话题。有趣的是，日本网民也对中国垃圾分类兴致盎然，一些人欣喜地称“世界上终于有一个国家和日本一样实施垃圾分类了”——当然，这么说并不准确，有人说“日本垃圾分类和回收的经验可以出口中国了”，还有人(本文来源于《环球时报》期刊2019-07-12）
高李政,罗军勇,刘琰,尹美娟[2]（2018）在《基于类型域识别的消息分类方法》一文中研究指出消息分类是协议格式逆向的基础。现有的消息分类方法无法兼顾准确率和召回率,设计一种基于类型域识别的消息分类方法,该方法基于消息长度对消息进行预分类,在预分类的基础上利用消息相似度对消息进行层次聚类,以消息聚类的结果构建专家系统,对类型域进行识别,最后以类型域的取值对消息进行最终分类。文章选择SMB和DCERPC协议进行实验,实验结果证明了该方法的有效性。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2018年01期）
[3]（2017）在《分类消息》一文中研究指出2017,感受法国活力!由巴黎旅游与会议促进局市场总监Clément LALOUX先生率队的巴黎旅游代表团来到中国进行路演,分别在上海、成都和北京跟旅游业者进行推介。此次巴黎旅游代表团来华推介,也是历年来规模最大的一次达到33家。参加此次巴黎中国推介路演的代表团成员涉及到旅游景区、博物馆、游乐场、城堡、夜总会、提供特色旅游产品的地接社、游船&直升机公司,还有百货公司,奥特莱斯、机场及提供中国游客接待的高品质酒店。2017年,巴黎吸引人们而且令人称奇!这座21世纪的首都始终更加热情好客、更加(本文来源于《旅游休闲》期刊2017年05期）
王军强,刘建平[4]（2015）在《基于朴素贝叶斯的社交网络消息文本分类算法的研究》一文中研究指出随着社交网络的迅速发展,热点话题的提取是目前社交网络中的热门研究方向之一。传统的主题分析方法对消息文本进行热点话题挖掘,一方面识别不出热点话题的相关信息,会导致准确率比较低;另一方面文本太多,使得主题分析效率太低。针对这些问题,在朴素贝叶斯分类算法的基础上,提出一种适合社交网络消息文本特点的分类算法,从而提高聚类的效果。最后,通过实验验证改进后算法的有效性。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2015年09期）
郭飞飞[5]（2014）在《基于回应消息的微博情感分类研究》一文中研究指出随着互联网Web2.0技术快速发展，微博成为继博客之后当下最流行的社交应用。微博以其方便、自由的形式，短期内便吸引了大量的网民。数以亿计的网民每天通过微博平台发布微博消息，这些海量消息均是来自网民自己的声音，含有丰富的情感内容信息，可以通过挖掘这些情感内容信息来了解网民对社会热点事件、政府政策的态度，为用户、政府或企业提供决策支持。本文以新浪微博作为研究对象提出了针对中文微博的情感分类方法，主要做了以下工作内容。第一，本文使用采集的新浪微博消息，从统计学的角度对新浪微博消息内容长度、句子个数及微博中包含的链接、话题标签、表情符号、图片进行了定量分析。这些内容的分析和对比是分类方法中特征提取和算法设计的重要参考依据。第二，本文从语义规则角度提出了基于微博词典和回应消息的微博情感分类方法。该方法通过构建微博情感词典，结合回应消息对微博进行情感分类，同时对引入的回应消息设计了可度量计算方法。另外，又提出了回应消息可信度的概念，主要用来衡量回应消息的真实性。第叁，本文从机器学习角度提出了基于语义特征和回应消息的微博情感分类方法。该方法通过提取微博语义特征、微博元素特征及回应消息特征，利用向量空间模型表示分类特征向量，结合SVM分类算法实现分类模型，实现对中文微博的情感分类。最后，本文使用新浪微博作为训练和测试数据，针对提出的方法设计了多组实验，详细对比分析了各组实验结果。得出的结论是本文提出的分类方法是可行和有效的。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2014-05-01）
郭飞飞,王小华,谌志群,王荣波[6]（2013）在《基于回应消息的中文微博情感分类方法》一文中研究指出通过对中文微博情感分类的深入研究,该文提出了基于回应消息的中文微博情感分类方法。首先,对微博回应消息进行情感标注,然后利用回应消息情感分布结合SVM算法对微博文本情感进行分类;其次,对分类特征进行了详细分析。实验结果表明,该方法能够得到更高的准确率和召回率。(本文来源于《杭州电子科技大学学报》期刊2013年06期）
王文明[7]（2010）在《基于消息分类的消息中间件研究》一文中研究指出企业的飞速发展对数据传输系统提出了多方交互传输、传输量大、实时性及安全性要求高等新的需求。消息中间件在中间件中占有重要的地位,它为分布式网络计算环境中的应用提供高效、可靠、平台无关的数据传输服务。本文分析了消息队列中间件和消息代理中间件这两种不同的实现模式,总结了消息队列模式和消息代理模式的优缺点及各自的适用范围,并在此基础上对应用间传输的消息根据其规模进行了分类。在实际系统应用中根据消息规模和性能要求采用Pub/Sub、PTP和混合通信模型多种通信方式相结合的方式,提出了一种基于消息规模分类的消息中间件模型BSMB。在消息传输时,BSMB能够根据具体的消息规模,采用最合适的实现模式和传递方法,使消息中间件在应用的过程中,其高效、可靠和灵活性能得到了大大的提高。在系统的设计过程中,学习和研究了传统消息中间件的基础知识和实现技术。通过理论知识和实际应用的结合,分析了现有的消息中间件的优缺点,以及当前消息传输对中间件提出的新需求,在原有消息中间件模型的基础之上提出了改进,并将一些改进的技术也融入了BSMB系统中,从而提高了消息传输高效性和可靠性。这些技术包括线程池、内存池和可靠多播等。(本文来源于《曲阜师范大学》期刊2010-04-01）
樊炼[8]（2008）在《基于消息统计值的网络流分类研究》一文中研究指出由于网络技术和网络应用的不断发展,网络的业务需求与日俱增,造成了网络带宽的巨大消耗,甚至引起网络拥塞,从而大大降低了网络性能,严重影响了网络服务质量。为了使网络性能得到保证,需要监控网络中的各个环节。识别网络流应用的类别是网络规划和管理的关键手段,其速度和性能的好坏直接影响着网络规划、网络流工程、网络账单和收费、异常流检测和控制等网络管理工作的效果。因此,研究准确、快速的网络流识别方法越来越受到人们的重视。通过对各种应用业务的网络流的会话行为特点的分析,提出将网络会话的消息作为统计值的基本元素,并获得了基于网络会话消息统计值的备选特征集合。然后利用基于奇异值分解(SVD)算法的特征删减和基于决策树算法的筛选特征,以最终确定了最优的消息统计值的特征集合,包括请求消息的载荷最小值、网络会话中消息的个数、请求消息的载荷最大值。然后根据目前研究的一些网络业务分类技术,采用简单有效的C4.5决策树分类技术对网络流进行应用类型识别。在设计的实验中,利用麻省理工学院林肯实验室的DARPA数据集和华中科技大学软件学院实验室收集的网络通信数据集,对最优消息统计值的特征集合构建决策树分类方法进行测试,分类器的总体准确度达到99%以上。将得到的实验结果与其他的分类方法比较,进一步验证了所提出的基于消息统计值特征的决策树分类方法的优越性。(本文来源于《华中科技大学》期刊2008-06-01）
[9]（2008）在《《国际皮肤病分类与名称》赠送与邮购消息》一文中研究指出《国际皮肤病分类与名称》于2007年12月由中医古籍出版社正式出版。该书由北京世界卫生组织疾病分类合作中心和国内外(本文来源于《临床皮肤科杂志》期刊2008年03期）
[10]（2008）在《《国际皮肤病分类与名称》赠送与邮购消息》一文中研究指出《国际皮肤病分类与名称》于2007年12月由中医古籍出版社正式出版。该书由北京世界卫生组织疾病分类合作中心和国内外(本文来源于《临床皮肤科杂志》期刊2008年02期）
消息分类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
消息分类是协议格式逆向的基础。现有的消息分类方法无法兼顾准确率和召回率,设计一种基于类型域识别的消息分类方法,该方法基于消息长度对消息进行预分类,在预分类的基础上利用消息相似度对消息进行层次聚类,以消息聚类的结果构建专家系统,对类型域进行识别,最后以类型域的取值对消息进行最终分类。文章选择SMB和DCERPC协议进行实验,实验结果证明了该方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
消息分类论文参考文献
[1].李珍.当中国垃圾分类的消息传到日本[N].环球时报.2019
[2].高李政,罗军勇,刘琰,尹美娟.基于类型域识别的消息分类方法[J].信息工程大学学报.2018
[3]..分类消息[J].旅游休闲.2017
[4].王军强,刘建平.基于朴素贝叶斯的社交网络消息文本分类算法的研究[J].工业控制计算机.2015
[5].郭飞飞.基于回应消息的微博情感分类研究[D].杭州电子科技大学.2014
[6].郭飞飞,王小华,谌志群,王荣波.基于回应消息的中文微博情感分类方法[J].杭州电子科技大学学报.2013
[7].王文明.基于消息分类的消息中间件研究[D].曲阜师范大学.2010
[8].樊炼.基于消息统计值的网络流分类研究[D].华中科技大学.2008
[9]..《国际皮肤病分类与名称》赠送与邮购消息[J].临床皮肤科杂志.2008
[10]..《国际皮肤病分类与名称》赠送与邮购消息[J].临床皮肤科杂志.2008
论文知识图
