粗糙集在Web挖掘中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| ·选题的背景 | 第11-13页 |
| ·WEB 挖掘的研究概述 | 第13-17页 |
| ·现行 WEB挖掘的不足以及本课题任务 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作和结构 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 2 粗糙集理论及其扩展 | 第20-34页 |
| ·ROUGH集的基本概念 | 第20-25页 |
| ·粗糙集理论与知识发现 | 第25-26页 |
| ·经典粗糙集合的扩展 | 第26-32页 |
| ·扩展粗糙集在广义空间上的统一 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于容错粗糙集合的查询词扩展 | 第34-44页 |
| ·查询词扩展简介 | 第34-35页 |
| ·查询词“伪相关反馈”一般扩展算法 | 第35-36页 |
| ·基于容错粗糙集的查询词扩展 | 第36-38页 |
| ·算法描述 | 第38-39页 |
| ·实验 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于模糊粗糙集合的个人兴趣网页分级方法 | 第44-59页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·HITS 算法 | 第44-47页 |
| ·PAGERANK 算法 | 第47-51页 |
| ·HITS 与 PAGERANK 的联系 | 第51页 |
| ·基于模糊粗糙集的个人兴趣 WEB分级算法 | 第51-54页 |
| ·基于兴趣的 PAGERANK 算法 | 第54-56页 |
| ·实验 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 基于容错粗糙集合的 WEB 文档分类研究 | 第59-81页 |
| ·WEB 文档预处理技术 | 第59-63页 |
| ·文档分类 | 第63-68页 |
| ·分类性能评价方法 | 第68-70页 |
| ·基于粗糙集的WEB分类方法 | 第70-72页 |
| ·基于容错粗糙集的WEB文档分类 | 第72-76页 |
| ·算法描述 | 第76-77页 |
| ·实验 | 第77-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 6 基于容错粗糙集合的 WEB 搜索结果聚类研究 | 第81-97页 |
| ·聚类算法介绍 | 第82-89页 |
| ·基于容错粗糙集的 WEB搜索结果聚类 | 第89-92页 |
| ·WEB 搜索结果的容错粗糙集聚类算法 | 第92-94页 |
| ·实验 | 第94-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 7 结论与展望 | 第97-99页 |
| ·主要工作及创新点 | 第97-98页 |
| ·展望 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-113页 |
| 附录Ⅰ 攻读博士期间发表(录用)的论文 | 第113-114页 |
| 附录Ⅱ 攻读博士学位期间参加科研项目及奖励情况 | 第114页 |
