基于领域的信息分类和搜索技术的研究
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·课题背景、目的和意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究动态 | 第7-9页 |
| ·论文的组织结构 | 第9页 |
| ·论文的主要研究成果 | 第9-11页 |
| 第二章 数据仓库与数据挖掘原理 | 第11-21页 |
| ·数据仓库 | 第11-16页 |
| ·数据库与数据仓库 | 第11页 |
| ·数据仓库系统结构 | 第11-13页 |
| ·数据仓库数据模型 | 第13-14页 |
| ·数据抽取、转换和装载 | 第14-15页 |
| ·创建数据仓库的模式 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘 | 第16-20页 |
| ·从机器学习到数据挖掘 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘含义 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘系统分类与应用 | 第18-20页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的结合 | 第20-21页 |
| 第三章 文本挖掘概述 | 第21-25页 |
| ·文本挖掘的概念 | 第21页 |
| ·文本挖掘的过程 | 第21-22页 |
| ·文本挖掘的功能 | 第22-23页 |
| ·文本挖掘在本课题中的应用 | 第23-25页 |
| 第四章 相关算法研究、改进及应用 | 第25-44页 |
| ·关联规则算法及其应用 | 第25-32页 |
| ·关联规则定义 | 第25-26页 |
| ·挖掘关联规则的步骤 | 第26页 |
| ·经典频繁项目集方法—Apriori 算法 | 第26-28页 |
| ·Apriori 算法缺点及改进 | 第28-30页 |
| ·Apriori 算法应用与实现 | 第30-32页 |
| ·文本聚类算法改进与实现 | 第32-44页 |
| ·中文切词算法及演示 | 第33-36页 |
| ·特征向量表示和权重计算 | 第36-37页 |
| ·关联度与相似度算法研究、改进及实现 | 第37-44页 |
| 第五章 搜索引擎详细设计及实现 | 第44-54页 |
| ·数据仓库的设计与实现 | 第44-52页 |
| ·数据仓库分析与设计 | 第44-46页 |
| ·数据仓库技术需要关注的重点步骤 | 第46-47页 |
| ·数据仓库相关算法设计 | 第47-48页 |
| ·数据仓库的整理与实现 | 第48-52页 |
| ·系统的设计与实现 | 第52-54页 |
| ·系统功能流程图 | 第52页 |
| ·系统总体设计 | 第52-53页 |
| ·系统搜索算法设计图 | 第53-54页 |
| 第六章 系统测试结果分析 | 第54-58页 |
| ·文本聚类实验结果 | 第54-56页 |
| ·论坛数据测试 | 第54-55页 |
| ·聚类测试结果的比较与分析 | 第55-56页 |
| ·系统搜索实验结果及分析 | 第56-58页 |
| ·搜索功能实现 | 第56-57页 |
| ·搜索实验结果 | 第57-58页 |
| 第七章 结束语 | 第58-60页 |
| ·全文总结 | 第58页 |
| ·进一步研发设想 | 第58-59页 |
| ·心得体会 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 攻读学位其间发表论文目录 | 第64页 |
