主题Web信息采集与分析技术研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·Web 的发展现状 | 第9页 |
| ·主题Web 信息采集技术的研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·搜索引擎技术的研究现状 | 第10-12页 |
| ·主题Web 信息采集技术的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究的目的和研究内容 | 第13-15页 |
| 2 主题搜索引擎 | 第15-35页 |
| ·主题搜索引擎的体系结构 | 第15-17页 |
| ·主题Web 信息采集系统 | 第17-30页 |
| ·页面采集器（Crawler） | 第17-18页 |
| ·页面提取器 | 第18-22页 |
| ·页面分析器 | 第22-24页 |
| ·链接分析器 | 第24-27页 |
| ·爬行选择器 | 第27-30页 |
| ·信息检索系统 | 第30-33页 |
| ·索引器 | 第30-31页 |
| ·查询器 | 第31-33页 |
| ·主题搜索引擎的评价指标 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3 主题Web 信息采集技术的改进 | 第35-41页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·Web 社区结构的研究 | 第35-38页 |
| ·对传统技术的改进 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 遗传算法的分析研究 | 第41-52页 |
| ·遗传算法简介 | 第41-46页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第41-43页 |
| ·标准遗传算法(SGA)的实现步骤 | 第43-45页 |
| ·遗传算法的数学原理 | 第45-46页 |
| ·遗传算法的特点 | 第46-48页 |
| ·遗传算法的优点 | 第46-47页 |
| ·遗传算法的缺点 | 第47-48页 |
| ·遗传算法的改进 | 第48-50页 |
| ·自适应遗传算法(AGA) | 第48-50页 |
| ·自适应遗传算法的改进 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 5 遗传算法在主题Web 信息采集中的实现 | 第52-78页 |
| ·可行性分析 | 第52-57页 |
| ·采用遗传算法的依据 | 第52-55页 |
| ·需要注意的问题 | 第55-57页 |
| ·算法实现 | 第57-68页 |
| ·算法步骤 | 第57-61页 |
| ·部分代码 | 第61-68页 |
| ·算法分析 | 第68-74页 |
| ·对算法的深入分析 | 第68-73页 |
| ·解决的问题 | 第73-74页 |
| ·实验 | 第74-76页 |
| ·实验设计 | 第74-76页 |
| ·实验结果 | 第76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 6 结论与展望 | 第78-81页 |
| ·对论文所做的主要工作的总结 | 第78-79页 |
| ·主要结论 | 第79页 |
| ·对后续研究工作的展望 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 附：作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第85-86页 |
| 独创性声明 | 第86页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第86页 |
