基于自组织映射的文本聚类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·本课题的学术背景及其实际意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本课题的来源及主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第2章 聚类及聚类预处理技术 | 第17-28页 |
| ·基本聚类算法 | 第17-21页 |
| ·基于动态划分的方法 | 第17-18页 |
| ·层次聚类算法 | 第18-19页 |
| ·基于密度的聚类 | 第19-20页 |
| ·基于网格的聚类 | 第20页 |
| ·基于模型的聚类 | 第20-21页 |
| ·其他聚类算法 | 第21页 |
| ·聚类预处理技术 | 第21-26页 |
| ·关键词抽取 | 第23-24页 |
| ·文档向量化 | 第24-26页 |
| ·聚类结果评价 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于自组织映射的文本聚类 | 第28-48页 |
| ·自组织映射网络(SOM) | 第28-34页 |
| ·Kohonen 自组织模型 | 第28-30页 |
| ·SOM网络拓扑结构 | 第30-31页 |
| ·基于SOM的聚类 | 第31-32页 |
| ·SOM聚类的优缺点 | 第32-33页 |
| ·k-means聚类与基于SOM聚类性能比较 | 第33-34页 |
| ·动态SOM聚类算法 | 第34-39页 |
| ·GHSOM聚类算法 | 第34-36页 |
| ·动态变结构式SOM聚类算法 | 第36-39页 |
| ·基于潜在语义索引的动态SOM聚类算法 | 第39-47页 |
| ·问题提出 | 第39-41页 |
| ·潜在语义索引 | 第41-43页 |
| ·基于潜在语义索引的SOM聚类 | 第43-44页 |
| ·实验及结果分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 面向大规模文本集的动态SOM聚类 | 第48-61页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·增量梯度下降式动态SOM聚类算法 | 第48-55页 |
| ·应用背景 | 第48-49页 |
| ·增量梯度下降式动态SOM聚类算法原理 | 第49-52页 |
| ·算法的后续调优 | 第52-53页 |
| ·实验及结果分析 | 第53-55页 |
| ·基于向量稀疏性的SOM聚类算法 | 第55-60页 |
| ·问题提出 | 第55-56页 |
| ·算法基本思想 | 第56-59页 |
| ·实验与结果分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 聚类搜索 | 第61-67页 |
| ·聚类搜索的提出 | 第61-63页 |
| ·聚类搜索中快速聚类方法 | 第63页 |
| ·聚类搜索系统设计与实现 | 第63-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
