| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| ·选题背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12页 |
| ·文章内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 理论基础 | 第14-25页 |
| ·决策树简介 | 第14-15页 |
| ·决策树发展历史 | 第15-17页 |
| ·决策树理论基础 | 第17-19页 |
| ·决策树主要算法 | 第19-24页 |
| ·C4.5 算法 | 第19-21页 |
| ·CART 算法 | 第21-22页 |
| ·SLIQ 算法 | 第22-23页 |
| ·PUBLIC 算法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 一种基于等预测能力的决策树分支合并方法 | 第25-36页 |
| ·剪枝方法 | 第25-27页 |
| ·后剪枝 | 第26页 |
| ·预剪枝 | 第26-27页 |
| ·基于等预测能力的分支合并算法 | 第27-30页 |
| ·等预测能力 | 第27-28页 |
| ·基于等预测能力的分支合并算法 | 第28-30页 |
| ·实验结果和分析 | 第30-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 一种基于均欧氏距离的决策树优化算法 | 第36-45页 |
| ·均欧氏距离 | 第36-37页 |
| ·AED 算法基本思想 | 第37页 |
| ·AED 算法描述 | 第37-38页 |
| ·多值偏向分析 | 第38-40页 |
| ·实验以及结果分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 决策树在查询接口发现中的应用 | 第45-55页 |
| ·Deep Web 查询接口 | 第45-50页 |
| ·Deep Web 概述 | 第45-46页 |
| ·Deep Web 查询接口表示 | 第46-48页 |
| ·查询接口表单特征 | 第48-49页 |
| ·查询接口发现方法 | 第49-50页 |
| ·决策树在 Deep Web 查询接口发现中的应用 | 第50-53页 |
| ·数据的选取与预处理 | 第50-51页 |
| ·查询接口发现算法 | 第51-52页 |
| ·EPMID 算法分类查询接口 | 第52页 |
| ·AED 算法分类查询接口 | 第52-53页 |
| ·实验以及结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文工作总结 | 第55-56页 |
| ·工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士期间发表（录用）的论文和参加的科研项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |