| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·飞速增长的生物医学文献信息 | 第10-11页 |
| ·文本挖掘 | 第11-13页 |
| ·文本挖掘的兴起 | 第11页 |
| ·文本挖掘的关键技术 | 第11-12页 |
| ·各种主流文本分类技术 | 第12页 |
| ·文本挖掘的研究成果和应用前景 | 第12-13页 |
| ·文本挖掘技术在生物医学信息中的应用 | 第13-14页 |
| ·基因调控信息资源库与InfoAgent系统 | 第14-15页 |
| ·论文研究内容与章节安排 | 第15-16页 |
| 参考文献 | 第16-18页 |
| 第二章 文本挖掘 | 第18-31页 |
| ·文本分类 | 第18-23页 |
| ·文本分类的任务 | 第18-19页 |
| ·评估方法 | 第19页 |
| ·文本的表示 | 第19-20页 |
| ·特征项的抽取 | 第20-21页 |
| ·训练方法与分类算法 | 第21-23页 |
| ·阈值的确定 | 第23页 |
| ·机器学习 | 第23-25页 |
| ·基本概念 | 第23页 |
| ·机器学习的学习系统 | 第23-24页 |
| ·机器学习的主要策略 | 第24-25页 |
| ·支持向量机 | 第25-28页 |
| ·广义最优分类面 | 第25-26页 |
| ·支持向量机原理 | 第26-27页 |
| ·核函数 | 第27-28页 |
| ·总结 | 第28-29页 |
| 参考文献 | 第29-31页 |
| 第三章 频繁序列算法 | 第31-50页 |
| ·中文频繁序列算法 | 第32-36页 |
| ·中文算法设计 | 第32页 |
| ·术语定义 | 第32-33页 |
| ·算法描述 | 第33-34页 |
| ·中文算法流程图 | 第34页 |
| ·实例介绍 | 第34-36页 |
| ·英文频繁序列算法 | 第36-40页 |
| ·英文算法设计 | 第36页 |
| ·术语定义 | 第36-37页 |
| ·算法描述 | 第37-38页 |
| ·英文算法流程图 | 第38-39页 |
| ·实例介绍 | 第39-40页 |
| ·频繁序列算法的应用 | 第40-47页 |
| ·文献信息抽取（Information extraction） | 第41-43页 |
| ·文本分类的实现 | 第43-47页 |
| ·总结与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献: | 第48-50页 |
| 第四章 基因调控信息资源库GRIS和面向基因调控信息的个性化智能检索系统InfoAgent . | 第50-67页 |
| ·基因调控信息资源库GRIS | 第50-53页 |
| ·资源库的设计要求 | 第50页 |
| ·资源库的系统实现 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53页 |
| ·面向基因调控信息的个性化智能检索系统InfoAgent | 第53-55页 |
| ·InfoAgent系统概述 | 第53-54页 |
| ·InfoAgent系统功能模块 | 第54-55页 |
| ·InfoAgent系统运作流程 | 第55-60页 |
| ·用户操作接口 | 第55-56页 |
| ·Web信息采集 | 第56-57页 |
| ·Web信息处理 | 第57-58页 |
| ·基于用户兴趣的个性化检索 | 第58-60页 |
| ·检索示例及结果分析 | 第60页 |
| ·检索方法的改进 | 第60-65页 |
| ·分类数据 | 第61-62页 |
| ·两种查询效率比较 | 第62-65页 |
| ·InfoAgent系统的小结 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·论文工作总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录停用词库 | 第70-71页 |
