| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第10-13页 |
| 1.3.1 存在问题的改进 | 第10-11页 |
| 1.3.2 多级聚类的引入 | 第11-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 话题聚类相关技术 | 第14-24页 |
| 2.1 创建索引 | 第15页 |
| 2.2 中文分词 | 第15-17页 |
| 2.3 特征词的选取 | 第17-19页 |
| 2.4 特征词的权重计算 | 第19页 |
| 2.5 文本的向量表示 | 第19-20页 |
| 2.6 文本相似性计算 | 第20-22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于动态权重的一级话题聚类 | 第24-30页 |
| 3.1 single-pass算法介绍 | 第24-25页 |
| 3.2 话题模型表示 | 第25-27页 |
| 3.3 改进的single-pass 一级话题聚类算法描述 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于话题交叉度的多级话题发现 | 第30-36页 |
| 4.1 层次聚类中的多层聚类 | 第30-31页 |
| 4.2 话题交叉度的引入 | 第31-34页 |
| 4.3 基于交叉度的多级话题聚类算法 | 第34-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第36-46页 |
| 5.1 实验准备 | 第36-37页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第37-45页 |
| 5.2.1 动态权重的实验结果及分析 | 第38-42页 |
| 5.2.2 话题聚类结果及分析 | 第42-45页 |
| 5.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结及展望 | 第46-48页 |
| 6.1 总结 | 第46-47页 |
| 6.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 致谢 | 第54页 |