| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第8-9页 |
| ·模糊聚类的研究现状 | 第9页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第11-23页 |
| ·数据挖掘概述 | 第11-15页 |
| ·数据挖掘定义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘系统 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的主要问题 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘方法和过程 | 第15-20页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第15-18页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘技术的分类 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘应用 | 第21-22页 |
| ·本章小节 | 第22-23页 |
| 第三章 聚类分析及模糊聚类相关技术 | 第23-31页 |
| ·聚类分析 | 第23-25页 |
| ·聚类分析概述 | 第23页 |
| ·常用聚类算法的分析 | 第23-25页 |
| ·聚类分析的特征 | 第25页 |
| ·模糊聚类技术 | 第25-30页 |
| ·模糊集合的概念及运算 | 第25-26页 |
| ·模糊关系与模糊矩阵 | 第26-27页 |
| ·模糊性度量 | 第27-29页 |
| ·模糊聚类分析的方法 | 第29-30页 |
| ·本章小节 | 第30-31页 |
| 第四章 模糊 C-均值算法及其改进 | 第31-47页 |
| ·模糊C-均值算法 | 第31-35页 |
| ·模糊C-均值算法简介 | 第31-32页 |
| ·模糊C-均值算法的原理及步骤 | 第32-34页 |
| ·模糊C-均值算法存在的问题 | 第34-35页 |
| ·基于初始聚类中心选取的改进FCM算法 | 第35-44页 |
| ·聚类中心的初始化方法 | 第35-37页 |
| ·改进FCM算法原理 | 第37-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-44页 |
| ·基于ICFCM算法的文本聚类 | 第44-46页 |
| ·文本的特征表示 | 第44页 |
| ·文本的降维处理 | 第44-45页 |
| ·文本聚类的实现和实验结果分析 | 第45-46页 |
| ·本章小节 | 第46-47页 |
| 第五章 改进的 FCM 算法在企业竞争情报系统中的应用 | 第47-61页 |
| ·企业竞争情报分析与挖掘服务系统介绍 | 第47-50页 |
| ·系统设计的总体架构 | 第47-48页 |
| ·文本挖掘系统总体架构 | 第48-49页 |
| ·挖掘系统的功能设计 | 第49-50页 |
| ·文本挖掘模块详细设计 | 第50-55页 |
| ·文本分词和关键词提取详细设计 | 第50-51页 |
| ·自动摘要详细设计 | 第51-52页 |
| ·文本去重详细设计 | 第52-53页 |
| ·文本聚类详细设计 | 第53-54页 |
| ·文本挖掘接口和调度设计 | 第54-55页 |
| ·改进算法在系统中的应用及分析 | 第55-59页 |
| ·系统界面及操作流程 | 第55-57页 |
| ·改进算法在系统中的应用实例分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |