基于相似度的文本聚类算法研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·文本聚类的研究现状 | 第12-15页 |
| ·文本聚类简介 | 第13-14页 |
| ·文本聚类存在的问题 | 第14-15页 |
| ·研究内容及安排 | 第15-17页 |
| 第二章 中文文本聚类算法及分析 | 第17-34页 |
| ·文本预处理 | 第17-26页 |
| ·分词 | 第17-19页 |
| ·停用词过滤 | 第19-21页 |
| ·特征选择 | 第21-25页 |
| ·文本特征表示 | 第25-26页 |
| ·文本聚类算法 | 第26-31页 |
| ·划分聚类算法 | 第27-28页 |
| ·层次聚类算法 | 第28-29页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第29-30页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第30页 |
| ·基于模型的聚类算法 | 第30-31页 |
| ·基于模糊的聚类算法 | 第31页 |
| ·文本聚类效果评价指标 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于语义列表的中文文本聚类算法 | 第34-47页 |
| ·传统的文本表示模型 | 第35-38页 |
| ·向量空间表示模型 | 第35-36页 |
| ·布尔表示模型 | 第36-37页 |
| ·概率表示模型 | 第37页 |
| ·其它模型 | 第37-38页 |
| ·语义列表 | 第38-39页 |
| ·语义列表表示法 | 第38-39页 |
| ·聚簇的语义列表表示法 | 第39页 |
| ·相似度计算 | 第39-41页 |
| ·词之间相似度的计算 | 第39-40页 |
| ·文本之间相似度的计算 | 第40-41页 |
| ·基于语义列表的中文文本聚类算法 | 第41-43页 |
| ·算法描述 | 第41-43页 |
| ·聚簇描述 | 第43页 |
| ·实验及分析 | 第43-46页 |
| ·实验步骤 | 第44-45页 |
| ·聚类正确率对比 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 一种阈值优化的文本密度聚类算法 | 第47-56页 |
| ·DBSCAN算法 | 第47-49页 |
| ·算法思想 | 第47-48页 |
| ·算法流程 | 第48页 |
| ·DBSCAN算法面临的主要问题 | 第48-49页 |
| ·阈值优化的文本密度聚类算法 | 第49-52页 |
| ·定义和阈值的选择 | 第49-52页 |
| ·OTDBTC算法 | 第52页 |
| ·实验及分析 | 第52-54页 |
| ·聚类运行时间对比 | 第52-53页 |
| ·查全率和查准率对比 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 系统设计与实验结果评价分析 | 第56-64页 |
| ·文本聚类系统的设计 | 第56页 |
| ·系统功能模块分析 | 第56-60页 |
| ·实验数据测试集及结果评价方法 | 第60页 |
| ·实验所用数据测试集 | 第60页 |
| ·聚类结果的评价方法 | 第60页 |
| ·文本聚类系统的实现 | 第60-63页 |
| ·系统开发环境 | 第61页 |
| ·系统功能界面 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72页 |
