文本挖掘中若干关键问题的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-31页 |
| ·课题的研究背景 | 第12-13页 |
| ·文本分类、聚类及检索系统概述及应用 | 第13-19页 |
| ·文本分类系统概述及应用 | 第13-16页 |
| ·文本聚类系统概述及应用 | 第16-17页 |
| ·文本检索系统概述及应用 | 第17-19页 |
| ·文本分类、聚类及检索中的若干关键问题 | 第19-21页 |
| ·本文的工作 | 第21-26页 |
| ·文本的创新点 | 第21-24页 |
| ·本文的结构安排 | 第24-26页 |
| 参考文献 | 第26-31页 |
| 第二章 鉴别语义特征抽取 | 第31-55页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·常用的文本特征抽取算法 | 第32-38页 |
| ·鲁棒线性鉴别模型 | 第38-42页 |
| ·常用的线性鉴别分析算法 | 第39-41页 |
| ·鲁棒线性鉴别分析模型 | 第41-42页 |
| ·鉴别语义特征抽取算法 | 第42-50页 |
| ·算法描述 | 第42-43页 |
| ·实验及分析 | 第43-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 第三章 局部鉴别索引 | 第55-68页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·局部鉴别索引算法 | 第56-61页 |
| ·面向分类的流形建模 | 第56-58页 |
| ·局部鉴别准则 | 第58-60页 |
| ·算法描述 | 第60-61页 |
| ·相关工作 | 第61-62页 |
| ·局部保持投影 | 第61页 |
| ·边际Fisher分析 | 第61-62页 |
| ·实验及分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 第四章 基于子类合并的聚类 | 第68-86页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·常用的聚类算法及比较 | 第69-74页 |
| ·自适应子类合并算法 | 第74-78页 |
| ·子类划分 | 第74-75页 |
| ·子类合并 | 第75-77页 |
| ·算法描述 | 第77-78页 |
| ·实验及分析 | 第78-81页 |
| ·聚类性能评价指标 | 第78-79页 |
| ·合成数据聚类实验 | 第79-80页 |
| ·文本数据聚类实验 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 第五章 基于局部一致和全局平滑的半监督聚类 | 第86-102页 |
| ·引言 | 第86-89页 |
| ·相关工作 | 第89-92页 |
| ·基于高斯随机场和调和函数的半监督聚类算法 | 第89-91页 |
| ·基于局部和全局一致性的半监督算法 | 第91-92页 |
| ·基于局部一致和全局平滑的半监督聚类算法 | 第92-95页 |
| ·数据建模 | 第92-94页 |
| ·算法描述及分析 | 第94-95页 |
| ·实验及分析 | 第95-99页 |
| ·合成数据实验 | 第95-96页 |
| ·文本数据实验 | 第96-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-102页 |
| 第六章 基于统计分析和语义词典的查询扩展 | 第102-121页 |
| ·引言 | 第102-103页 |
| ·常用的查询扩展算法 | 第103-104页 |
| ·基于全局分析的查询扩展算法 | 第104-113页 |
| ·算法描述 | 第104-106页 |
| ·实验及分析 | 第106-113页 |
| ·基于相关性和相似度融合的查询扩展 | 第113-118页 |
| ·语义词典和语义相似度计算 | 第113-114页 |
| ·算法描述 | 第114-117页 |
| ·实验及分析 | 第117-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-121页 |
| 第七章 结束语 | 第121-125页 |
| ·本文的工作总结 | 第121-123页 |
| ·未来的工作展望 | 第123-125页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127页 |
