| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究状况 | 第9-11页 |
| ·国外研究状况 | 第9-10页 |
| ·国内研究状况 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11页 |
| ·本文的创新之处 | 第11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 数据挖掘技术和网页挖掘技术概述 | 第13-19页 |
| ·数据挖掘技术 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘技术的产生 | 第13页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的研究内容 | 第14页 |
| ·数据挖掘的功能分类 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的发展方向 | 第15-16页 |
| ·网页挖掘技术 | 第16-17页 |
| ·网页挖掘的定义 | 第16页 |
| ·网页挖掘的分类 | 第16-17页 |
| ·网页挖掘的挑战 | 第17页 |
| ·网页挖掘与数据挖掘的区别 | 第17页 |
| 本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 中文文本自动分类算法 | 第19-31页 |
| ·文本自动分类算法的分类 | 第19-20页 |
| ·词匹配法 | 第19-20页 |
| ·基于知识工程的方法 | 第20页 |
| ·统计学习法 | 第20页 |
| ·文档的向量空间模型 | 第20-21页 |
| ·实现中文网页自动分类的一般过程 | 第21-22页 |
| ·中文网页自动分类的关键技术 | 第22-30页 |
| ·训练样本集 | 第22页 |
| ·特征选取算法 | 第22-25页 |
| ·分类算法 | 第25-28页 |
| ·阈值策略 | 第28-29页 |
| ·分类系统的性能评价指标 | 第29-30页 |
| 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 文本自动分类算法的性能评价分析 | 第31-41页 |
| ·实验设置 | 第31页 |
| ·训练样本 | 第31-34页 |
| ·特征选取 | 第34-35页 |
| ·分类算法 | 第35-38页 |
| ·m-ary 分类系统的性能评价 | 第35-36页 |
| ·Independent Binary 分类系统的性能评价 | 第36-38页 |
| ·阈值策略 | 第38-39页 |
| 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 自动分类算法的应用及系统设计 | 第41-52页 |
| ·中文网页分类器的设计方案 | 第41-47页 |
| ·系统框架 | 第47-48页 |
| ·总体结构 | 第48页 |
| ·功能模块说明 | 第48-51页 |
| ·语料库维护 | 第48页 |
| ·网页预处理 | 第48-49页 |
| ·建立特征库 | 第49-51页 |
| ·文本表示 | 第51页 |
| ·训练模块 | 第51页 |
| ·分类模块 | 第51页 |
| ·性能评估模块 | 第51页 |
| 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |