网页信息过滤系统的研究与设计
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 序言 | 第9-16页 |
| ·课题背景 | 第9-11页 |
| ·问题的提出 | 第9页 |
| ·信息过滤的研究现状 | 第9-11页 |
| ·信息过滤概述 | 第11-14页 |
| ·信息过滤的特点 | 第11-12页 |
| ·典型的信息过滤模型 | 第12-13页 |
| ·信息过滤的性能评价 | 第13-14页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关技术 | 第16-28页 |
| ·中文分词 | 第16-18页 |
| ·基于字符串匹配的分词方法 | 第16页 |
| ·基于理解的分词方法 | 第16-17页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第17页 |
| ·本系统使用的自动分词系统 | 第17-18页 |
| ·特征选择 | 第18-20页 |
| ·空间降维 | 第18页 |
| ·特征提取 | 第18-20页 |
| ·文档表示模型 | 第20-24页 |
| ·布尔逻辑模型 | 第20-21页 |
| ·向量空间模型 | 第21-23页 |
| ·概率推理模型 | 第23-24页 |
| ·文本过滤方法 | 第24-27页 |
| ·关键词过滤方法 | 第24页 |
| ·Bayes方法 | 第24-25页 |
| ·KNN方法 | 第25页 |
| ·支持向量机方法 | 第25-26页 |
| ·ID3决策树(Decision Tree)方法 | 第26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| ·传统的信息过滤模型存在的问题 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 语料库的构建 | 第28-39页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·相关知识 | 第29-31页 |
| ·相关定义 | 第29-31页 |
| ·参数讨论 | 第31页 |
| ·问题的提出 | 第31-33页 |
| ·基于密度的KNN分类器的样本添加 | 第33-35页 |
| ·实验及结果分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 关键词集合的构建 | 第39-49页 |
| ·基于贪心算法的关键词集合的构建 | 第39-41页 |
| ·权重计算 | 第39-40页 |
| ·非法关键词的选取 | 第40-41页 |
| ·OCAT算法 | 第41-44页 |
| ·相关术语与定义 | 第41-42页 |
| ·OCAT算法 | 第42-44页 |
| ·基于OCAT RA1算法的非法关键词集合的选取 | 第44-45页 |
| ·实验及其结果 | 第45-47页 |
| ·基于贪心算法的非法关键词抽取算法实验 | 第46-47页 |
| ·基于OCAT RA1的非关键词集合抽取算法实验 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 网页的KNN过滤 | 第49-56页 |
| ·网页信息的抽取 | 第49-51页 |
| ·网页的结构分析 | 第49页 |
| ·网页控制符分析 | 第49-50页 |
| ·提取网页中的信息 | 第50-51页 |
| ·网页的表示 | 第51-53页 |
| ·实验及结果分析 | 第53-55页 |
| ·关键词过滤与KNN过滤方法的比较 | 第53-54页 |
| ·网页的KNN过滤实验 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 系统设计及实现 | 第56-62页 |
| ·设计思路 | 第56-57页 |
| ·系统架构 | 第57-59页 |
| ·实验及结果分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文总结 | 第62-63页 |
| ·未来工作 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 详细摘要 | 第70-72页 |
