开放存取期刊站点信息抽取与自动分类方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·深层 Web 资源发展现状 | 第10-11页 |
| ·信息抽取研究现状 | 第11-12页 |
| ·文本分类研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关理论知识与技术 | 第15-25页 |
| ·Web 信息抽取技术 | 第15-17页 |
| ·信息抽取简介 | 第15页 |
| ·Web 信息抽取方法 | 第15-17页 |
| ·文本分类技术 | 第17-24页 |
| ·问题描述 | 第17-18页 |
| ·文本预处理 | 第18-19页 |
| ·文本表示 | 第19页 |
| ·特征选择 | 第19-21页 |
| ·特征权值计算方法 | 第21-22页 |
| ·分类方法 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 面向 OA 期刊站点的信息抽取方法 | 第25-37页 |
| ·面向 OA 期刊站点的信息抽取框架 | 第25-26页 |
| ·站点特征分析 | 第26-29页 |
| ·种子站点分析 | 第27页 |
| ·OA 期刊站点分析 | 第27-29页 |
| ·种子站点 URL 抽取 | 第29-30页 |
| ·URL 定位与抽取 | 第29页 |
| ·种子站点 URL 抽取算法 | 第29-30页 |
| ·OA 期刊站点标题正文提取 | 第30-33页 |
| ·OA 期刊站点标题抽取 | 第30-31页 |
| ·OA 期刊站点正文抽取 | 第31-32页 |
| ·OA 期刊站点信息抽取算法 | 第32-33页 |
| ·更新规则 | 第33页 |
| ·实验与分析 | 第33-35页 |
| ·种子站点 URL 抽取实验 | 第33-34页 |
| ·OA 期刊站点正文抽取实验 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 OA 期刊站点自动分类方法 | 第37-47页 |
| ·问题分析 | 第37页 |
| ·基于标题的 OA 期刊站点自动分类 | 第37-40页 |
| ·创建 OA 期刊站点语料库 | 第37-39页 |
| ·关联度计算 | 第39页 |
| ·分类步骤 | 第39-40页 |
| ·基于 DAG-SVM 的自动分类 | 第40-44页 |
| ·网页向量化表示 | 第40-41页 |
| ·SVM 用于多分类 | 第41-42页 |
| ·基于欧式距离的 DAG-SVM 构建方法 | 第42-44页 |
| ·实验与分析 | 第44-46页 |
| ·实验评价指标 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统实现 | 第47-55页 |
| ·开发环境 | 第47页 |
| ·系统总体框架与模块设计 | 第47-54页 |
| ·种子站点 URL 抽取模块 | 第48-49页 |
| ·OA 期刊站点标题正文抽取模块 | 第49-51页 |
| ·语料库构建模块 | 第51-52页 |
| ·基于标题的 OA 期刊站点自动分类模块 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士期间承担的科研任务与主要成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
