基于潜在语义索引的文本聚类算法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 相关理论与技术基础 | 第18-29页 |
| ·文本聚类概述 | 第18-19页 |
| ·基本聚类算法 | 第19-24页 |
| ·基于动态划分的方法 | 第19-20页 |
| ·层次聚类算法 | 第20-21页 |
| ·基于密度的聚类 | 第21-22页 |
| ·基于网格的聚类 | 第22页 |
| ·基于模型的聚类 | 第22-24页 |
| ·其它聚类算法 | 第24页 |
| ·文本预处理技术 | 第24-28页 |
| ·关键词抽取 | 第25-27页 |
| ·文档向量化 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 一种新基于潜在语义索引的文本聚类算法 | 第29-48页 |
| ·潜在语义索引概述 | 第29-36页 |
| ·潜在语义索引基础理论 | 第29-30页 |
| ·奇异值分解(SVD) | 第30-32页 |
| ·半离散矩阵分解(SDD) | 第32-36页 |
| ·K-means聚类算法及其改进 | 第36-40页 |
| ·K-means聚类算法 | 第36-37页 |
| ·K-means算法的改进 | 第37-40页 |
| ·基于潜在语义索引的文本聚类新算法 | 第40-46页 |
| ·问题提出 | 第40-42页 |
| ·新算法过程描述 | 第42-44页 |
| ·算法分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 新聚类算法实验结果及分析 | 第48-60页 |
| ·实验数据测试集及结果评价方法 | 第48-49页 |
| ·实验所用数据测试集 | 第48-49页 |
| ·聚类结果的评价方法 | 第49页 |
| ·基于LSI的文本聚类实验结果分析 | 第49-55页 |
| ·实验结果 | 第49-50页 |
| ·SVD分解结果 | 第50-52页 |
| ·SDD分解结果 | 第52-55页 |
| ·更多数据集实验结果对比 | 第55-58页 |
| ·聚类结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69页 |
