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基于K-Means的垃圾网页检测算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景与意义第9-12页
        1.1.1 研究背景第9-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 论文主要工作及创新第14-15页
    1.4 论文的组织结构第15-17页
第2章 课题相关理论第17-27页
    2.1 网页排序算法第17-22页
        2.1.1 HITS算法第17-18页
        2.1.2 PageRank算法第18-20页
        2.1.3 TrustRank算法第20-21页
        2.1.4 BadRank算法第21-22页
    2.2 聚类算法第22-26页
        2.2.1 基于划分的聚类第22-24页
        2.2.2 基于层次的聚类第24-25页
        2.2.3 基于密度的聚类第25-26页
        2.2.4 基于网格的聚类第26页
    2.3 本章小结第26-27页
第3章 垃圾网页检测的均值聚类算法第27-37页
    3.1 基于PageRank的差异化网页排序算法IPR第27-31页
        3.1.1 PageRank算法缺点第27-28页
        3.1.2 IPR算法的基本思想第28-29页
        3.1.3 IPR算法的对比实验结果第29-31页
    3.2 基于IPR算法的K-Means算法IPK-Means第31-35页
        3.2.1 K-Means算法缺点第31-32页
        3.2.2 IPK-Means算法第32-35页
    3.3 本章小结第35-37页
第4章 实验与分析第37-57页
    4.1 数据集及评估标准第37-38页
        4.1.1 数据集第37页
        4.1.2 评估标准第37-38页
    4.2 IPR算法对垃圾网页的影响第38-42页
    4.3 IPK-Means算法的聚类分析第42-53页
    4.4 IPK-Means算法检测垃圾网页的实验分析第53-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第5章 总结与展望第57-59页
    5.1 总结第57-58页
    5.2 展望第58-59页
参考文献第59-65页
发表论文和参加科研情况说明第65-66页
致谢第66-67页

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