基于Python的维吾尔文文本聚类系统设计与实现

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-11页
·课题研究背景及意义	第7-8页
·国内外研究现状	第8-9页
·本文所做的工作	第9-10页
·本文的组织结构	第10-11页
第二章 文本聚类相关技术	第11-27页
·文本聚类概述	第11页
·文本聚类的过程和框架	第11-12页
·文本预处理	第12-15页
·非维文字符的识别与去除	第12-13页
·停用词过滤	第13-14页
·词干提取	第14-15页
·文本表示方法	第15-18页
·向量空间模型概念	第15-18页
·向量空间模型优缺点	第18页
·特征选择	第18-22页
·（特征提取）特征权重计算方法	第22-23页
·文本聚类算法	第23-27页
·划分方法	第24页
·层次聚类方法	第24-26页
·基于密度的算法	第26页
·基于模型的方法	第26-27页
第三章 改进的 k-means 算法	第27-33页
·传统的 k-means 算法	第27-29页
·算法的优点	第28页
·算法存在的局限性	第28-29页
·GAAC 聚类算法	第29-30页
·改进的 K-means 聚类算法	第30-33页
第四章 维吾尔文文本聚类系统设计与实现	第33-45页
·系统软硬件环境	第33页
·python 语言介绍	第33-34页
·实验语料库	第34页
·评价标准	第34-35页
·系统结构	第35-38页
·文本预处理模块	第35页
·文档表示模块	第35-38页
·聚类模块	第38页
·试验及结果分析	第38-45页
第五章 总结与展望	第45-47页
·工作总结	第45页
·展望	第45-47页
参考文献	第47-50页
致谢	第50-51页
攻读硕士期间发表论文和参加科研情况	第51页