基于语义的文本聚类搜索研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文的主要内容和组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 基于语义的文本聚类搜索技术概要 | 第14-26页 |
| ·基于语义的文本聚类搜索定义 | 第14页 |
| ·基于语义的文本聚类搜索的工作流程 | 第14-21页 |
| ·文本内容预处理 | 第15-16页 |
| ·文本的特征向量提取 | 第16-17页 |
| ·特征向量矩阵降维 | 第17-18页 |
| ·文本相似度计算 | 第18-20页 |
| ·文本聚类 | 第20-21页 |
| ·聚类算法研究 | 第21-25页 |
| ·经典聚类算法分类概述 | 第21-24页 |
| ·聚类算法的评价方法 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于密度聚类算法的改进 | 第26-41页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第26-28页 |
| ·文本聚类领域下算法的选择 | 第26页 |
| ·基于密度的聚类算法的研究现状 | 第26-28页 |
| ·改进方向 | 第28页 |
| ·DBCKNN算法 | 第28-36页 |
| ·相关标记与标识 | 第28-32页 |
| ·算法改进 | 第32-36页 |
| ·算法与实验分析 | 第36-40页 |
| ·DBCKNN算法时间复杂度分析 | 第36-37页 |
| ·实验结果和分析 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于语义的VSM模型改进 | 第41-54页 |
| ·对传统VSM模型的改进 | 第41-43页 |
| ·VSM模型概念 | 第41页 |
| ·VSM模型下的文本相似度计算的改进方向 | 第41-43页 |
| ·基于语义扭曲VSM模型下的聚类 | 第43-49页 |
| ·扭曲VSM模型下求向量夹角大小程度的方法 | 第43-45页 |
| ·两个结论 | 第45-47页 |
| ·实例 | 第47-49页 |
| ·算法与实验分析 | 第49-53页 |
| ·传统方法与本文改进后方法复杂度的比较 | 第49-51页 |
| ·实验结果和分析 | 第51-53页 |
| ·结论及工作方向 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·工作总结 | 第54页 |
| ·工作展望 | 第54-56页 |
| 附录 | 第56-60页 |
| 附录A 图索引 | 第56-57页 |
| 附录B 表索引 | 第57-58页 |
| Appendix A. Figure Index | 第58-59页 |
| Appendix B. Table Index | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65页 |
