大数据环境下文本聚类与摘要提取
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文主要创新点 | 第13页 |
| 1.5 本文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 关键技术基础 | 第15-26页 |
| 2.1 文本预处理 | 第15-18页 |
| 2.2 主要聚类方法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 层次聚类 | 第18-20页 |
| 2.2.2 基于密度的聚类 | 第20页 |
| 2.2.3 基于网格的聚类 | 第20-21页 |
| 2.2.4 基于划分的聚类 | 第21-22页 |
| 2.2.5 蚁群聚类方法研究 | 第22-23页 |
| 2.2.6 群体智能聚类方法 | 第23页 |
| 2.3 常见摘要提取方法介绍 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 聚类方法的改进 | 第26-41页 |
| 3.1 层次聚类算法研究及改进 | 第26-31页 |
| 3.1.1 已有研究 | 第26-28页 |
| 3.1.2 层次聚类的改进 | 第28-29页 |
| 3.1.3 实验仿真 | 第29-31页 |
| 3.2 基于网格和密度方法的改进 | 第31-40页 |
| 3.2.1 基本定义 | 第31-34页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第34-36页 |
| 3.2.3 实验过程 | 第36-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于QUERY的文本摘要句提取方法的改进 | 第41-52页 |
| 4.1 概述 | 第41页 |
| 4.2 文档检索过程 | 第41-43页 |
| 4.3 特征提取过程 | 第43-47页 |
| 4.3.1 文档频次方法(DF) | 第43页 |
| 4.3.2 统计计量方法 | 第43-45页 |
| 4.3.3 互信息(IG) | 第45-47页 |
| 4.4 摘要句提取过程 | 第47-51页 |
| 4.4.1 查询扩展过程 | 第47-50页 |
| 4.4.2 聚类处理过程 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 论文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 论文展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 硕士期间论文与专利 | 第57页 |
