面向WEB对象的聚类技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·WEB对象聚类的现状分析 | 第11-18页 |
| ·WEB信息检索系统特征分析 | 第11-12页 |
| ·WEB对象数据特征分析 | 第12-16页 |
| ·WEB对象数据分析的问题和难点 | 第16-17页 |
| ·WEB对象聚类分析的意义 | 第17-18页 |
| ·本文研究目的和内容 | 第18页 |
| ·本文组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 WEB对象的聚类算法介绍 | 第20-28页 |
| ·聚类算法的关键问题 | 第20-22页 |
| ·特征提取 | 第20页 |
| ·相似度计算 | 第20-21页 |
| ·记录合并 | 第21-22页 |
| ·聚类算法的相关工作及分析 | 第22-27页 |
| ·几种主要的聚类过程介绍分析 | 第22-25页 |
| ·特征提取算法的相关工作及分析 | 第25-26页 |
| ·记录关联合并算法的相关工作及分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 web对象的聚类技术体系结构 | 第28-31页 |
| ·聚类模块在信息检索系统中的外部体系结构 | 第28-30页 |
| ·聚类模块内部体系结构 | 第30-31页 |
| 第4章 基于信息分布的特征提取模型 | 第31-46页 |
| ·特征词汇间树状概率层次关系 | 第31-33页 |
| ·有向无环图信息传递模型 | 第33-37页 |
| ·基于一阶触发对的特征提取技术 | 第37-44页 |
| ·一阶触发对 | 第39-41页 |
| ·基于一阶触发对的噪音去除 | 第41-42页 |
| ·基于信息分布的特征权重 | 第42-44页 |
| ·算法流程与时间复杂度分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 自适应的记录合并模型 | 第46-52页 |
| ·相似度直方图 | 第47-48页 |
| ·基于直方图的记录合并技术 | 第48-50页 |
| ·算法流程与时间复杂度分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 实验设计 | 第52-64页 |
| ·实验的评价指标 | 第52-53页 |
| ·实验数据 | 第53-54页 |
| ·实验准备 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-63页 |
| ·信息传递有向无环图的评估 | 第55-57页 |
| ·提取属性关联对的评估 | 第57-59页 |
| ·特征权重赋值的评估 | 第59-61页 |
| ·关联合并结果的评估 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第7章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·主要工作与贡献 | 第64页 |
| ·未来研究方向 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
