基于Web文本内容的信息过滤系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 序论 | 第7-17页 |
| ·论文背景 | 第7-11页 |
| ·问题的提出 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-11页 |
| ·技术发展现状 | 第7-10页 |
| ·常用的信息过滤系统 | 第10-11页 |
| ·信息过滤概述 | 第11-15页 |
| ·信息过滤的概念与特点 | 第11-12页 |
| ·信息过滤与信息检索的关系 | 第12-13页 |
| ·文本信息过滤模型及阶段 | 第13-14页 |
| ·文本过滤结果的评价指标 | 第14-15页 |
| ·本文主要内容和论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 系统总体结构设计 | 第17-21页 |
| ·系统总体结构设计 | 第17-18页 |
| ·系统设计涉及的主要方面 | 第18-21页 |
| 第三章 基于网址的信息过滤技术 | 第21-24页 |
| 第四章 文本信息过滤中的关键理论和技术 | 第24-69页 |
| ·中文自动分词 | 第24-37页 |
| ·中文分词的概述 | 第24-27页 |
| ·中文分词算法的分类 | 第27-31页 |
| ·基于词典的分词算法 | 第27-30页 |
| ·无词典的分词算法 | 第30-31页 |
| ·歧义切分字段的处理 | 第31-32页 |
| ·中文分词词典的组织结构 | 第32-35页 |
| ·本系统中使用的中文自动分词系统介绍 | 第35-37页 |
| ·文档表示 | 第37-45页 |
| ·Web文档结构特点 | 第37-39页 |
| ·Web文档中文本信息的提取 | 第39页 |
| ·文本表示模型 | 第39-45页 |
| ·特征抽取 | 第45-57页 |
| ·常用的特征抽取方法 | 第46-50页 |
| ·中文文本特征抽取的实现 | 第50-57页 |
| ·用户信息需求模型 | 第57-61页 |
| ·用户信息需求的表示方法 | 第57-58页 |
| ·用户信息需求模型的改进 | 第58-61页 |
| ·文本模式匹配技术 | 第61-65页 |
| ·基于KNN的自动文本分类方法 | 第61-62页 |
| ·本系统文本模式匹配的策略 | 第62-65页 |
| ·相关度反馈 | 第65-67页 |
| ·实验数据 | 第67-69页 |
| 第五章 结束语 | 第69-71页 |
| ·工作总结 | 第69页 |
| ·进一步的工作 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
