| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究工作与成果 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构与内容安排 | 第12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 搜索结果聚类相关技术概述 | 第13-24页 |
| 2.1 搜索结果聚类过程 | 第13-16页 |
| 2.1.1 预处理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 特征表示 | 第14-15页 |
| 2.1.3 聚类处理 | 第15-16页 |
| 2.1.4 聚类标签提取 | 第16页 |
| 2.2 聚类算法介绍 | 第16-19页 |
| 2.2.1 基本聚类算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 搜索结果聚类算法 | 第17-19页 |
| 2.3 语义聚类算法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 语义聚类算法研究现状 | 第19-22页 |
| 2.3.2 语义聚类算法优缺点 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于OPTICS的搜索结果聚类算法 | 第24-34页 |
| 3.1 OPTICS聚类算法和潜在语义分析介绍 | 第24-30页 |
| 3.1.1 OPTICS聚类算法 | 第24-26页 |
| 3.1.2 潜在语义分析 | 第26-30页 |
| 3.2 基于OPTICS的搜索结果聚类算法 | 第30-33页 |
| 3.2.1 改进的特征表示方法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 改进的相似度计算方法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 提出的Smooyh方法 | 第32-33页 |
| 3.2.4 算法描述 | 第33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于WordNet的后缀树聚类算法 | 第34-42页 |
| 4.1 后缀树聚类算法和WordNet介绍 | 第34-37页 |
| 4.1.1 后缀树聚类算法 | 第34-36页 |
| 4.1.2 WordNet | 第36-37页 |
| 4.2 基于WordNet的后缀树聚类算法 | 第37-41页 |
| 4.2.1 改进的后缀树 | 第37-40页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第40-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 实验及性能分析 | 第42-52页 |
| 5.1 实验数据 | 第42-43页 |
| 5.2 性能评估 | 第43-51页 |
| 5.2.1 评估标准 | 第44-45页 |
| 5.2.2 基于WordNet的后缀树聚类算法性能评估 | 第45-47页 |
| 5.2.3 基于OPTICS的搜索结果聚类算法性能评估 | 第47-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第52页 |
| 6.2 未来展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第58页 |