服务网络社区的数据挖掘与实现

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章 绪论	第9-14页
·研究背景	第9-10页
·研究现状	第10-11页
·主要目标与内容	第11-13页
·本文结构	第13-14页
第二章 相关技术和需求分析	第14-26页
·相关技术	第14-22页
·Web社区的历程	第15-17页
·Web社区的功能	第17-19页
·Web社区的特征	第19-20页
·文本分类	第20-22页
·机器学习方法	第22页
·Web挖掘需求	第22-25页
·数据获取	第23页
·数据转化	第23-24页
·特征提取	第24-25页
·本章小结	第25-26页
第三章 Web社区成员关系挖掘方法	第26-44页
·成员关系挖掘基础	第28-34页
·成员关系的特点	第28-30页
·主题与文本特征	第30-31页
·关系与文本距离	第31-34页
·结论	第34页
·Web社区内成员关系挖掘	第34-41页
·基于文档的成员主题抽取	第37-39页
·基于主题的成员关系度量	第39-41页
·基于主题的成员关系分类	第41-42页
·本章小结	第42-44页
第四章 Web社区成员关系挖掘实现	第44-72页
·数据集构建	第44-53页
·社区数据存储	第44-47页
·社区数据获取	第47-53页
·后端挖掘计算	第53-59页
·后端挖掘计算实现	第53-56页
·后端挖掘计算结果	第56-59页
·前端关系查询	第59-66页
·关系图渲染实现基础	第60-62页
·前端查询实现结果	第62-66页
·实验分析	第66-70页
·数据集构建	第67-68页
·关系推荐实验	第68-70页
·本章小结	第70-72页
第五章 总结与展望	第72-74页
·本文总结	第72页
·研究展望	第72-74页
致谢	第74-75页
参考文献	第75-79页