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基于聚类算法的热点提取技术应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7页
第1章 绪论第11-14页
    1.1 选题背景和研究意义第11页
    1.2 国内外研究与应用现状第11-12页
    1.3 论文组织结构第12-13页
    1.4 本章小结第13-14页
第2章 关键技术概述第14-28页
    2.1 文本结构第14-16页
    2.2 文本聚类算法第16-25页
    2.3 KNIME数据分析流第25-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 企业创新资源管理与分析平台需求分析第28-32页
    3.1 项目总体需求第28-29页
    3.2 管理平台功能需求第29页
    3.3 业务平台功能需求第29-30页
    3.4 整体性能需求第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第4章 创新资源管理与分析平台设计第32-39页
    4.1 需求设定第32页
    4.2 运行坏境第32页
    4.3 基本设计概念和处理流程第32-33页
    4.4 系统架构第33-34页
    4.5 功能需求和设计模块第34-36页
    4.6 数据库结构设计第36-38页
    4.7 本章小结第38-39页
第5章 热点词处理流程设计第39-51页
    5.1 总体分析流程第39-40页
    5.3 文本信息处理第40-43页
    5.4 文本特征表示第43-47页
    5.5 文本聚类第47-49页
    5.6 提取热点词第49-50页
    5.7 本章小结第50-51页
第6章 热点词提取功能实现第51-57页
    6.1 3D打印相关热点可视化第51-52页
    6.2 产品设计与仿真相关热点可视化第52-53页
    6.3 食品安全相关热点可视化第53-54页
    6.4 物联网与中间件相关热点可视化第54-55页
    6.5 大数据相关热点可视化第55-56页
    6.6 本章小结第56-57页
第7章 总结与展望第57-58页
参考文献第58-60页
致谢第60页

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