基于Web的主题相关数据源识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 基于Web的主题相关数据源集成框架 | 第15-24页 |
| 2.1 主题相关数据源集成概述 | 第15-16页 |
| 2.2 基于Web的主题相关数据源集成框架 | 第16-18页 |
| 2.2.1 主题相关数据源集成框架简介 | 第17-18页 |
| 2.2.2 主题相关数据源集成面临主要问题 | 第18页 |
| 2.3 关键词提取技术 | 第18-21页 |
| 2.4 主题提取技术 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于Web的主题相关词集构建方法 | 第24-35页 |
| 3.1 主题相关词集构建概念模型 | 第24-25页 |
| 3.1.1 相关定义 | 第24-25页 |
| 3.1.2 主题相关词集构建框架 | 第25页 |
| 3.2 主题相关词集构建方法 | 第25-29页 |
| 3.2.1 主题相关词集构建算法 | 第26页 |
| 3.2.2 文档关键词集识别 | 第26-27页 |
| 3.2.3 扩展主题相关词集 | 第27-29页 |
| 3.3 实验和分析 | 第29-33页 |
| 3.3.1 实验数据和评价标准 | 第29-30页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第30-32页 |
| 3.3.3 实验分析 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于Web的主题相关数据源识别方法 | 第35-46页 |
| 4.1 数据源识别概念模型 | 第35-37页 |
| 4.1.1 相关定义 | 第35-36页 |
| 4.1.2 数据源识别框架 | 第36-37页 |
| 4.2 主题相关数据源识别方法 | 第37-43页 |
| 4.2.1 面向主题的数据源识别算法 | 第37-38页 |
| 4.2.2 获取相关数据源队列 | 第38-39页 |
| 4.2.3 查询与数据源的主题表示 | 第39-42页 |
| 4.2.4 数据源与查询的相关度计算 | 第42-43页 |
| 4.3 实验和分析 | 第43-45页 |
| 4.3.1 实验数据和评价标准 | 第43页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第43-44页 |
| 4.3.3 实验分析和讨论 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 研究成果总结 | 第46-47页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
