基于Web挖掘的中文网页分类的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 Web 挖掘概述 | 第15-21页 |
| ·Web 挖掘基础 | 第15页 |
| ·Web 挖掘的分类 | 第15-18页 |
| ·Web 挖掘技术及应用 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 中文网页分类技术 | 第21-32页 |
| ·网页分类模型 | 第21页 |
| ·关键技术 | 第21-24页 |
| ·分类算法 | 第24-30页 |
| ·分类算法类型 | 第24-26页 |
| ·文本分类算法 | 第26-28页 |
| ·算法评价 | 第28-30页 |
| ·综合分析 | 第30-31页 |
| ·目前网页分类中存在的问题 | 第30-31页 |
| ·本文系统模型 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 网页正文净化模块的实现 | 第32-44页 |
| ·存储结构设计 | 第32-33页 |
| ·网页的特征分析 | 第33-36页 |
| ·结构特征 | 第33-35页 |
| ·语义特征 | 第35-36页 |
| ·基于启发规则的单模型净化方法 | 第36-41页 |
| ·清理 DOM 树 | 第36-37页 |
| ·第一阶段净化 | 第37-39页 |
| ·第二阶段净化 | 第39-41页 |
| ·实验 | 第41-43页 |
| ·实验环境及数据源 | 第41页 |
| ·结果及分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于 SVM 的网页分类实现 | 第44-63页 |
| ·正文分词 | 第44-46页 |
| ·特征选择 | 第46-47页 |
| ·相关问题分析 | 第47-49页 |
| ·分类算法比较 | 第47-48页 |
| ·选择核函数 | 第48-49页 |
| ·SVM 多类分类 | 第49页 |
| ·基于多项式核函数的 BT-SVM | 第49-58页 |
| ·基于二叉树的训练方法研究 | 第50-52页 |
| ·决策函数的计算量研究 | 第52-56页 |
| ·改进算法的流程 | 第56-58页 |
| ·实验及分析 | 第58-62页 |
| ·实验一 | 第58-60页 |
| ·分析 | 第60-61页 |
| ·实验二 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结及展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在学期间的研究成果 | 第69页 |
