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基于主题词同现图的网页相关度研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·研究背景与意义第10-11页
   ·网页相关度研究的主要任务第11-12页
   ·网页相关度研究的历史与现状第12-13页
   ·当前存在问题第13页
   ·本文工作以及组织结构第13-15页
第二章 文本表示和特征选择第15-20页
   ·中文分词第15-17页
     ·基于字符串匹配的分词方法第15页
     ·基于理解的分词算法第15-16页
     ·基于统计的分词算法第16-17页
   ·文本特征词选择第17-19页
   ·本章小结第19-20页
第三章 主题词同现图第20-27页
   ·图论和无向图第20-22页
     ·图论背景第20-21页
     ·图论的应用领域第21-22页
   ·主题词的同现关系第22页
   ·主题词同现图的定义和生成第22-26页
   ·本章小结第26-27页
第四章 图的相关度计算概述第27-40页
   ·图相似和图匹配第27-28页
   ·图和子图同构第28-29页
   ·图编辑距离第29-30页
   ·最大共同子图和最小共同超图第30-32页
   ·状态空间查找方法第32-33页
   ·概率方法第33-34页
   ·距离保存方法第34-35页
   ·离散松弛算法第35-37页
   ·图集合的均值和中值第37-38页
   ·本章小结第38-40页
第五章 基于主题词同现图的K-MEANS聚类算法第40-48页
   ·数据挖掘及其应用第40-41页
   ·网页聚类第41-42页
   ·K-MEANS聚类算法第42-45页
     ·算法概述第42-44页
     ·算法改进第44-45页
   ·图编辑距离在主题词同现图上的应用第45-46页
   ·本章小结第46-48页
第六章 实验结果与分析第48-59页
   ·主题词同现图应用系统第48-52页
     ·系统模块第49-52页
     ·爬虫与正文提取模块在系统中的作用第52页
   ·实验结果第52-57页
     ·实验数据介绍第52-53页
     ·数据特点描述第53-55页
     ·实验评估方法第55页
     ·数据统计及结果分析第55-57页
   ·算法分析第57-58页
   ·本章小结第58-59页
总结与展望第59-61页
参考文献第61-65页
致谢第65页

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