生物医学文本聚类算法研究与应用

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-8页
第一章 绪论	第8-15页
·生物信息学概述	第8-10页
·生物信息学产生背景及概念	第8页
·生物信息学的研究内容	第8-10页
·生物医学文本	第10-12页
·生物医学文本简介	第10页
·生物医学文本数据分析的研究现状	第10-12页
·生物医学文本的聚类分析	第11页
·生物命名实体识别	第11页
·缩写词和同义词的识别	第11-12页
·关系抽取	第12页
·当前生物文本聚类研究面临的主要问题	第12页
·本文研究的主要内容	第12-13页
·文章的内容和组织结构	第13-15页
第二章 生物医学文本的主要聚类算法研究	第15-24页
·文本聚类概述	第15页
·聚类结果评价	第15-17页
·向量空间模型	第17-18页
·文本预处理	第18-19页
·主要文本聚类算法及对比	第19-23页
·本章小结	第23-24页
第三章 基于基础类选择的融合聚类算法	第24-34页
·融合算法的研究内容	第24页
·聚类融合算法概述	第24-28页
·基础类的产生	第25-26页
·融合函数设计	第26-28页
·基础类选择算法	第28-33页
·基础类的差异度度量	第29页
·基础类选择	第29页
·试验数据生成	第29-30页
·实验结果分析	第30-33页
·本章小结	第33-34页
第四章 基于MESH的半监督聚类算法	第34-43页
·生物医学本体MESH	第34-36页
·MeSH的产生	第34-36页
·MeSH的应用	第36页
·基于MESH的距离学习聚类算法	第36-40页
·MeSH的相似度计算	第36-37页
·距离学习算法	第37-40页
·实验结果分析	第40-42页
·实验数据	第40页
·试验结果分析	第40-42页
·本章小结	第42-43页
第五章 总结与展望	第43-44页
参考文献	第44-51页
致谢	第51-52页