| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·论文研究背景 | 第8-9页 |
| ·企业竞争情报系统研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·存在问题及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·本文研究主要内容及框架 | 第12-14页 |
| 第二章 企业竞争情报系统 | 第14-18页 |
| ·企业竞争情报 | 第14页 |
| ·企业竞争情报系统 | 第14-17页 |
| ·企业竞争情报系统概述 | 第14-15页 |
| ·企业竞争情报系统组织结构 | 第15-16页 |
| ·企业竞争情报系统业务流程模式分析 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 文本预处理及相关技术 | 第18-28页 |
| ·文本预处理概述 | 第18页 |
| ·中文分词处理 | 第18-20页 |
| ·文本表示模型 | 第20-22页 |
| ·布尔逻辑模型 | 第21页 |
| ·向量空间模型 | 第21-22页 |
| ·文本特征选择 | 第22-27页 |
| ·特征选择的概念及过程 | 第22-24页 |
| ·常用特征选择算法 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 常用的文本聚类技术 | 第28-34页 |
| ·文本聚类概述 | 第28-29页 |
| ·文本聚类概念 | 第28页 |
| ·文本聚类过程 | 第28-29页 |
| ·常用的文本聚类算法 | 第29-33页 |
| ·基于划分的聚类算法 | 第29-30页 |
| ·基于层次的聚类算法 | 第30-31页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第31页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第31-32页 |
| ·基于模型的聚类算法 | 第32页 |
| ·各类算法性能综述 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 基于近邻传播算法的文本聚类算法研究与改进 | 第34-46页 |
| ·近邻传播聚类(AP)算法 | 第34-37页 |
| ·AP 算法原理及步骤 | 第34-36页 |
| ·AP 算法优势及存在的问题 | 第36-37页 |
| ·基于 AP 算法的半监督聚类算法(S-AP) | 第37-39页 |
| ·半监督聚类算法概述 | 第37-38页 |
| ·S-AP 算法概述 | 第38页 |
| ·S-AP 算法原理及步骤 | 第38-39页 |
| ·基于特征加权的近邻传播聚类算法（W-AP） | 第39-44页 |
| ·TF-IDF 权重估算方法 | 第40-41页 |
| ·最佳聚类数确定方法 | 第41-43页 |
| ·W-AP 算法原理及步骤 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第六章 面向企业竞争情报的文本挖掘子系统设计与实现 | 第46-64页 |
| ·企业竞争情报分析与挖掘服务系统概述 | 第46-47页 |
| ·文本挖掘模块总体设计与分析 | 第47-50页 |
| ·功能概述和总体框架 | 第47-49页 |
| ·系统功能模块设计 | 第49-50页 |
| ·企业竞争情报文本挖掘子系统详细设计 | 第50-55页 |
| ·语言分词模块详细设计 | 第51-52页 |
| ·特征抽取模块详细设计 | 第52-53页 |
| ·文本分类模块详细设计 | 第53-54页 |
| ·文本聚类模块详细设计 | 第54-55页 |
| ·系统演示 | 第55-63页 |
| ·系统开发环境及界面 | 第55-59页 |
| ·本文几种算法应用实例分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·论文总结 | 第64-65页 |
| ·下一步工作 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |