基于eMule文件名的英语词语聚类和相似度分析
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·聚类分析的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·词语相似度分析的研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第15-16页 |
| 2 聚类和英语词语相似度分析 | 第16-25页 |
| ·聚类分析概述 | 第16-21页 |
| ·聚类分析基础知识 | 第16-19页 |
| ·聚类分析的方法 | 第19-20页 |
| ·K-means聚类算法介绍 | 第20-21页 |
| ·英语词语相似度分析 | 第21-23页 |
| ·英语词语相似度计算方法 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 3 测量平台和测量方法 | 第25-40页 |
| ·实验整体设计方案 | 第25-27页 |
| ·实验环境 | 第27-28页 |
| ·软件工具 | 第28-29页 |
| ·eMule测量数据收集 | 第29-36页 |
| ·eMule源代码分析 | 第29-32页 |
| ·eMule源代码的配置和修改 | 第32-33页 |
| ·数据的存储 | 第33-36页 |
| ·对数据的前期处理 | 第36-39页 |
| ·对数据的切词处理 | 第36-37页 |
| ·对数据的统计处理 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 测量数据分析 | 第40-62页 |
| ·用聚类分析测量数据 | 第40-55页 |
| ·相异度分析法 | 第40-46页 |
| ·特征值分析法 | 第46-54页 |
| ·聚类分析小结 | 第54-55页 |
| ·用相似度分析测量数据 | 第55-60页 |
| ·eMule数据之间的相似度分析 | 第56-57页 |
| ·文本文件词汇之间的相似度分析 | 第57-59页 |
| ·eMule与文本数据之间的相似度对比分析 | 第59-60页 |
| ·结论分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 结论和展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 附录 A | 第65-66页 |
| 附录 B | 第66-67页 |
| 附录 C | 第67-68页 |
| 作者简历 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
