| 摘要 | 第7-11页 |
| Abstract | 第11-14页 |
| Chapter 1 Introduction | 第17-23页 |
| 1.1 Research Background and Importance | 第17-18页 |
| 1.2 Related Work in Multi-topic Document Clustering | 第18-19页 |
| 1.3 Related Work in Text Segmentation | 第19页 |
| 1.4 Research Objectives | 第19-20页 |
| 1.5 Research Contributions | 第20-21页 |
| 1.6 Structure of Thesis | 第21-23页 |
| Chapter 2 Related Theories and Techniques | 第23-35页 |
| 2.1 Text Mining | 第24-25页 |
| 2.2 Document Segmentation | 第25-27页 |
| 2.2.1 Document Segmentation Methods | 第25-26页 |
| 2.2.2 Topic Modelling Techniques in Text Segmentation | 第26-27页 |
| 2.3 Document Clustering | 第27-29页 |
| 2.3.1 Hierarchical and Partitional Clustering | 第28-29页 |
| 2.4 Related Work | 第29-33页 |
| 2.4.1 Existing Approach in Document Clustering | 第29-30页 |
| 2.4.2 Existing Approach in Document Segmentation | 第30-32页 |
| 2.4.2.1 Linear Text Segmentation | 第30-31页 |
| 2.4.2.2 Hierarchical Text Segmentation | 第31-32页 |
| 2.4.3 Cluster Matching using Query Processing | 第32-33页 |
| 2.5 Summary | 第33-35页 |
| Chapter 3 Document Representation, Notations and Implementation | 第35-49页 |
| 3.1 Notations | 第35-36页 |
| 3.2 Proposed Sub-document based Framework | 第36页 |
| 3.3 Identification of sub-documents | 第36-41页 |
| 3.3.1 TextTiling | 第36-38页 |
| 3.3.2 LDA based Document Segmentation | 第38-41页 |
| 3.3.2.1 Labelling the LDA | 第40-41页 |
| 3.4 Document and Sub-document Representation | 第41-47页 |
| 3.4.1 Sub-document Based Representation | 第41页 |
| 3.4.2 Sub-Document Set based Representation | 第41-43页 |
| 3.4.3 Document based Representation | 第43-45页 |
| 3.4.4 Vector Space Model based Clustering | 第45-47页 |
| 3.5 Dataset in Experiment 1 | 第47页 |
| 3.6 Data Preprocessing | 第47-48页 |
| 3.7 Summary | 第48-49页 |
| Chapter 4 Evaluation and Analysis | 第49-55页 |
| 4.1 Evaluation Metrics in Document Segmentation | 第49页 |
| 4.2 Evaluation Metrics in Document Clustering | 第49-50页 |
| 4.3 Document Segmentation Evaluation Model | 第50-51页 |
| 4.4 Document Clustering Model Selection | 第51-52页 |
| 4.5 Parameters Values for Overlapping and Disjoint Clustering | 第52-53页 |
| 4.6 Summary | 第53-55页 |
| Chapter 5 Efficient Query Processing for Cluster Matching | 第55-69页 |
| 5.1 Database Used in Cluster Matching | 第55-56页 |
| 5.2 Query Optimization | 第56-57页 |
| 5.3 Cost-effectiveness based Optimization | 第57页 |
| 5.4 Query Processing in Cluster Matching | 第57-59页 |
| 5.5 Automatic and Manual Query Processing | 第59-60页 |
| 5.6 Experimental Results of Query Processing | 第60-62页 |
| 5.7 Comparison Analysis of Queries Using Different Databases | 第62-66页 |
| 5.8 Summary | 第66-69页 |
| Chapter 6 Experiment and Analysis | 第69-95页 |
| 6.1 Parameters Settings in Identification of Sub-documents | 第69-70页 |
| 6.2 Performance Comparison between LDA and TextTiling in Experiment 1 | 第70-71页 |
| 6.3 Sub-document Cross Clustering | 第71-72页 |
| 6.4 Sub-document Set Cross Clustering | 第72-73页 |
| 6.5 Sub-document based Framework with Different Clustering Methods | 第73-80页 |
| 6.6 Sub-Document Set Clustering in Comparison to Traditional Clustering | 第80-82页 |
| 6.7 Performance Evaluation of Sub-document Based Framework | 第82-87页 |
| 6.8 Experiment 2: Results and Discussions | 第87-93页 |
| 6.8.1 Dataset in Experiment 2 | 第87-88页 |
| 6.8.2 Document Segmentation | 第88-89页 |
| 6.8.3 Performance of Bisecting LDA using Sub-document based Framework | 第89-93页 |
| 6.9 Summary | 第93-95页 |
| Chapter 7 Conclusions | 第95-99页 |
| 7.1 Summary of Research | 第95-97页 |
| 7.2 Future Research and Recommendations | 第97-99页 |
| List of Research Publications during the Doctoral Research 攻读博士学位期间所发表的学术论文 | 第99-101页 |
| References | 第101-111页 |
| Acknowledgement | 第111页 |
