摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第10-15页 |
1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
1.3 论文研究内容和创新点 | 第12-13页 |
1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
第二章 相关理论与技术 | 第15-29页 |
2.1 文本预处理 | 第15-16页 |
2.1.1 文本分词 | 第15页 |
2.1.2 词性标注 | 第15页 |
2.1.3 停用词过滤 | 第15-16页 |
2.2 文本特征词提取 | 第16-18页 |
2.2.1 文档频率 | 第16页 |
2.2.2 信息增益 | 第16-17页 |
2.2.3 互信息 | 第17页 |
2.2.4 卡方检验 | 第17-18页 |
2.3 文本表示模型 | 第18-20页 |
2.3.1 布尔模型 | 第18页 |
2.3.2 向量空间模型 | 第18-19页 |
2.3.3 概率模型 | 第19-20页 |
2.4 文本相似度计算 | 第20-21页 |
2.5 聚类分析原理 | 第21-25页 |
2.5.1 聚类分析的定义 | 第21-22页 |
2.5.2 对聚类算法性能要求 | 第22-23页 |
2.5.3 聚类分析中的数据类型 | 第23-25页 |
2.6 聚类算法分类 | 第25-27页 |
2.6.1 基于划分的聚类算法 | 第25-26页 |
2.6.2 基于层次的聚类算法 | 第26页 |
2.6.3 基于密度的聚类算法 | 第26页 |
2.6.4 基于网格的聚类算法 | 第26-27页 |
2.6.5 基于模型的聚类算法 | 第27页 |
2.7 文本挖掘面临的新课题 | 第27-28页 |
2.8 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 基于边界样本优化的快速密度峰值搜索算法 | 第29-38页 |
3.1 快速密度峰值搜索算法 | 第29-32页 |
3.1.1 算法思想 | 第29-31页 |
3.1.2 算法的缺陷分析 | 第31-32页 |
3.2 基于边界样本优化的快速密度峰值搜索算法 | 第32-34页 |
3.2.1 M-CFSFDP算法 | 第33页 |
3.2.2 M-CFSFDP算法描述 | 第33-34页 |
3.3 实验结果与分析 | 第34-37页 |
3.4 本章小结 | 第37-38页 |
第四章 密度峰值优化初始中心的K-means算法 | 第38-48页 |
4.1 K-means算法 | 第38-39页 |
4.1.1 K-means算法思想 | 第38页 |
4.1.2 K-means算法优缺点分析 | 第38-39页 |
4.2 基于势能优化的CFSFDP算法 | 第39-43页 |
4.2.1 P-CFSFDP算法 | 第39-40页 |
4.2.2 实验分析 | 第40-43页 |
4.3 密度峰值优化初始中心的K-means算法 | 第43-44页 |
4.3.1 使用密度峰值优化初始中心 | 第43-44页 |
4.3.2 KP-CFSFDP算法描述 | 第44页 |
4.4 实验结果与分析 | 第44-47页 |
4.5 本章小结 | 第47-48页 |
第五章 基于KP-CFSFDP算法的最佳聚类数确定方法 | 第48-58页 |
5.1 k值不确定性问题 | 第48页 |
5.2 最佳聚类数研究 | 第48-50页 |
5.3 KP-CFSFDP最佳聚类数确定方法 | 第50-52页 |
5.3.1 确定最佳聚类数搜索范围 | 第50-51页 |
5.3.2 IKP-CFSFDP算法描述 | 第51-52页 |
5.4 实验结果与分析 | 第52-57页 |
5.5 本章小结 | 第57-58页 |
第六章 IKP-CFSFDP算法在文本聚类中的应用 | 第58-70页 |
6.1 文本聚类数据来源 | 第58页 |
6.2 文本聚类系统的具体实现 | 第58-67页 |
6.2.1 开发平台 | 第58页 |
6.2.2 文本聚类系统的设计和实现 | 第58-67页 |
6.3 结果分析 | 第67-69页 |
6.4 本章小结 | 第69-70页 |
第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
7.1 总结 | 第70-71页 |
7.2 展望 | 第71-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-76页 |
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76页 |