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基于双重遗传的k-means聚类算法在文本挖掘中的应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-15页
    1.3 本文的主要研究内容第15页
    1.4 本文组织结构第15-18页
第2章 文本挖掘及遗传算法相关理论概述第18-33页
    2.1 文本挖掘简介第18-23页
        2.1.1 文本挖掘的概念第18-19页
        2.1.2 文本挖掘的过程第19-23页
    2.2 文本聚类简介第23-25页
        2.2.1 文本聚类的概念及特点第23-24页
        2.2.2 文本聚类的过程第24页
        2.2.3 文本聚类效果的评价指标第24-25页
    2.3 遗传算法简介第25-31页
        2.3.1 遗传算法的概念第25-27页
        2.3.2 种群设计和染色体编码第27页
        2.3.3 适应度函数第27-28页
        2.3.4 遗传算子第28-30页
        2.3.5 终止条件第30-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第3章 基于双重遗传的k-means聚类算法设计第33-51页
    3.1 传统的文本聚类算法及其分析第33-39页
        3.1.1 传统的文本聚类算法简介第33-36页
        3.1.2 聚类算法的性能分析第36-39页
    3.2 基于双重遗传的k-means聚类算法的提出第39-45页
        3.2.1 k-means聚类算法第39-40页
        3.2.2 改进的聚类算法第40-42页
        3.2.3 基于双重遗传的k-means聚类算法概述第42-43页
        3.2.4 基于双重遗传的k-means聚类算法模型的建立第43-45页
    3.3 TCDGK算法设计第45-50页
        3.3.1 双重遗传算法的种群设计及分层编码策略第45-46页
        3.3.2 双重遗传算法个体优劣性评价准则第46-47页
        3.3.3 双重遗传算法遗传算子设计第47-48页
        3.3.4 双重遗传算法终止条件设计第48-50页
    3.4 本章小结第50-51页
第4章 基于双重遗传的k-means聚类算法在文本挖掘中的应用第51-62页
    4.1 实验数据来源第51-53页
    4.2 文本预处理第53-57页
        4.2.1 文本分词处理第53-55页
        4.2.2 去停用词处理第55-56页
        4.2.3 词频统计第56页
        4.2.4 特征提取第56-57页
    4.3 基于双重遗传的k-means文本聚类第57-58页
        4.3.1 控制k-means聚类数目的遗传算法参数设置第57页
        4.3.2 控制k-means初始中心点的遗传算法参数设置第57页
        4.3.3 基于双重遗传的k-means聚类数据实验参数设置第57-58页
    4.4 其他聚类算法下的文本聚类第58页
    4.5 知识模式提取第58-59页
    4.6 模式质量评价第59-60页
    4.7 本章小结第60-62页
第5章 文本挖掘应用系统的设计和实现第62-77页
    5.1 文本挖掘应用系统运行环境第62页
        5.1.1 硬件环境第62页
        5.1.2 软件环境第62页
    5.2 文本挖掘应用系统的功能分析与设计第62-66页
        5.2.1 文本预处理模块第62-65页
        5.2.2 文本聚类模块第65-66页
        5.2.3 聚类算法对比模块第66页
    5.3 文本挖掘应用系统的实现和展示第66-75页
        5.3.1 数据集和文本集展示第67-70页
        5.3.2 测试实验展示第70-75页
    5.4 文本挖掘应用系统结果及分析第75-76页
    5.5 本章小结第76-77页
第6章 总结与展望第77-79页
    6.1 总结第77-78页
    6.2 展望第78-79页
参考文献第79-84页
攻读学位期间公开发表论文第84-85页
致谢第85页

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