中文摘要 | 第1-5页 |
英文摘要 | 第5-10页 |
1 绪论 | 第10-19页 |
·问题的提出及研究意义 | 第10-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-15页 |
·Web 文本挖掘的内容 | 第11-12页 |
·聚类方法研究进展 | 第12-15页 |
·论文研究目的和内容 | 第15-17页 |
·论文章节安排 | 第17-19页 |
2 Web 文档聚类相关理论及技术 | 第19-42页 |
·文档表示模型 | 第19-26页 |
·向量空间模型 | 第19-21页 |
·后缀树文档模型 | 第21-26页 |
·特征项权值计算 | 第26-27页 |
·相似度测量 | 第27-29页 |
·明科夫斯基距离 | 第28页 |
·余弦相似度 | 第28页 |
·雅克比相似度 | 第28-29页 |
·聚类算法 | 第29-37页 |
·层次聚类法 | 第29-32页 |
·划分法 | 第32-34页 |
·基于密度的方法 | 第34页 |
·基于网格的方法 | 第34-35页 |
·基于模型的方法 | 第35页 |
·模糊聚类方法 | 第35-36页 |
·增量聚类方法 | 第36-37页 |
·聚类结果质量评测指标 | 第37-38页 |
·F-measure | 第37-38页 |
·熵 | 第38页 |
·纯度 | 第38页 |
·聚类算法分析 | 第38-41页 |
·聚类算法复杂度分析 | 第38-39页 |
·文档聚类分析过程 | 第39-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
3 加权后缀树 Web 文档聚类方法 | 第42-61页 |
·引言 | 第42-43页 |
·后缀树聚类算法 | 第43-49页 |
·文本分析及预处理 | 第43页 |
·后缀树模型 | 第43-47页 |
·基本类簇识别 | 第47页 |
·合并基本类簇 | 第47-49页 |
·加权后缀树聚类算法 | 第49-56页 |
·Web 文档结构分析 | 第49-50页 |
·加权后缀树定义和构造 | 第50-52页 |
·文档预处理 | 第52-53页 |
·基类簇的确定与选择 | 第53-54页 |
·基类簇的合并 | 第54-55页 |
·计算复杂度分析 | 第55-56页 |
·实验与结果分析 | 第56-60页 |
·实验设置 | 第56-57页 |
·评测指标 | 第57页 |
·聚类效果分析 | 第57-59页 |
·时间性能分析 | 第59-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
4 基于加权短语相似度的 Web 文档聚类方法 | 第61-76页 |
·引言 | 第61-62页 |
·相关聚类算法 | 第62-63页 |
·基于加权短语的文档相似度 | 第63-70页 |
·WSTVSM 模型 | 第63-68页 |
·基于加权短语的相似度 | 第68页 |
·加权相似度的使用 | 第68-69页 |
·计算复杂度分析 | 第69-70页 |
·去除停用节点 | 第70页 |
·实验结果分析 | 第70-75页 |
·实验设置 | 第70-71页 |
·评测指标 | 第71页 |
·WSTVSM 模型与STVSM 模型的比较 | 第71-72页 |
·时间性能分析 | 第72-74页 |
·短语长度分析 | 第74-75页 |
·本章小结 | 第75-76页 |
5 优化初始聚类中心选择的 K-means 聚类方法 | 第76-86页 |
·引言 | 第76页 |
·相关聚类算法 | 第76-77页 |
·K-means 算法的基本思想 | 第77-78页 |
·用WSTC 算法优化K-means 算法 | 第78-82页 |
·混合聚类方法STK-means 的基本过程 | 第78-79页 |
·WSTC 算法的基本过程 | 第79-81页 |
·基于加权短语的相似度 | 第81页 |
·确定K-means 初始聚类中心 | 第81-82页 |
·计算复杂度分析 | 第82页 |
·实验结果分析 | 第82-84页 |
·实验设置 | 第82页 |
·评测指标 | 第82页 |
·结果分析 | 第82-84页 |
·本章小结 | 第84-86页 |
6 总结与展望 | 第86-89页 |
·总结 | 第86-87页 |
·进一步工作展望 | 第87-89页 |
致谢 | 第89-91页 |
参考文献 | 第91-105页 |
附录 | 第105页 |
A 作者在攻读博士学位期间发表及录用的论文目录 | 第105页 |
B 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目及成果 | 第105页 |