| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·本文研究背景、意义和现状分析 | 第13-18页 |
| ·本文研究背景与意义 | 第13-14页 |
| ·电子政务的发展现状 | 第14-16页 |
| ·Web 文本挖掘的研究现状 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘技术在电子政务中的应用分析 | 第17-18页 |
| ·本论文的主要研究内容和组织结构 | 第18-21页 |
| ·主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 Web文本挖掘的基本理论与方法 | 第21-34页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·Web 文本挖掘概述 | 第21-22页 |
| ·Web 文本挖掘步骤与方法 | 第22-30页 |
| ·文本特征表示 | 第22-23页 |
| ·中文文本词法分析 | 第23-25页 |
| ·文本特征项抽取 | 第25-28页 |
| ·Web 文本挖掘方法 | 第28-29页 |
| ·Web 文本挖掘后处理 | 第29-30页 |
| ·文本自动分类研究进展 | 第30-31页 |
| ·文本自动分类算法 | 第31-34页 |
| 第3章 基于G2C 的Web 文本挖掘模型（GWTMS） | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·GWTMS 设计思路 | 第34-35页 |
| ·GWTMS 体系结构 | 第35-36页 |
| ·GWTMS 系统功能 | 第36-42页 |
| ·Web 文本预处理模块 | 第37-40页 |
| ·Web 文本自动分类模块 | 第40-41页 |
| ·分层处理模块 | 第41页 |
| ·统计分析模块 | 第41-42页 |
| ·绩效分析模块 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-44页 |
| 第4章 GWTMS 文本自动分类模块核心算法改进 | 第44-52页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·TF?IDF 方法 | 第44-47页 |
| ·TF?IDF 方法存在的问题 | 第47-48页 |
| ·改进的TF?IDF 方法（TF?IDF?Ci） | 第48页 |
| ·分类模型及策略 | 第48-50页 |
| ·分类模型 | 第48-49页 |
| ·相似度的衡量 | 第49页 |
| ·分类策略 | 第49-50页 |
| ·算法实验及结果分析 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于 TF·IDF·C_i方法的 GWTMS 实验研究与结果分析 | 第52-64页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·敏感词库设计 | 第52-53页 |
| ·自动分层模块中词库特征词条权值设计 | 第53-54页 |
| ·分层处理设计 | 第54-55页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第55-62页 |
| ·实验语料 | 第55页 |
| ·实验流程 | 第55-56页 |
| ·主要算法设计与实现 | 第56-61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |