基于中文检索的Web聚类算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文主要研究工作 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 聚类搜索引擎及其理论基础 | 第12-27页 |
| ·搜索引擎系统的介绍 | 第12-15页 |
| ·聚类搜索引擎系统 | 第15-16页 |
| ·常用聚类算法 | 第16-17页 |
| ·常见降维方法 | 第17-22页 |
| ·线性降维方法 | 第17-20页 |
| ·非线性降维算法 | 第20-22页 |
| ·距离公式介绍 | 第22-25页 |
| ·经典的Web检索聚类方法 | 第25-27页 |
| 第三章 改进的K-means检索聚类算法 | 第27-33页 |
| ·文本特征空间构造 | 第27-29页 |
| ·特征词的选取 | 第27页 |
| ·稀疏特征词对聚类的影响 | 第27-29页 |
| ·构造文本特征空间 | 第29页 |
| ·初始聚类中心的选取和聚类数目的确定 | 第29页 |
| ·特征权值的改进 | 第29-30页 |
| ·测量公式的选择 | 第30-31页 |
| ·簇质心的更新 | 第31页 |
| ·算法步骤 | 第31-32页 |
| ·聚类标签的抽取 | 第32-33页 |
| 第四章 改进的Lingo检索聚类算法 | 第33-37页 |
| ·Lingo算法分析 | 第33页 |
| ·特征项选取和特征权值的改进 | 第33-35页 |
| ·标签提取及文档聚类 | 第35页 |
| ·算法步骤 | 第35-37页 |
| 第五章 实验验证 | 第37-42页 |
| ·实验环境和数据来源 | 第37页 |
| ·实验结果 | 第37-40页 |
| ·K-means算法实验 | 第37-39页 |
| ·Lingo算法实验 | 第39-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-42页 |
| ·K-means分析 | 第40-41页 |
| ·Lingo分析 | 第41页 |
| ·综合分析 | 第41-42页 |
| 第六章 总结与展望 | 第42-44页 |
| ·总结 | 第42页 |
| ·展望 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 作者简介 | 第47页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第47页 |
