基于图聚类的招投标数据挖掘研究与应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 图聚类研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 信息抽取研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 相关技术综述 | 第17-37页 |
| 2.1 图聚类 | 第17-23页 |
| 2.1.1 图论基本概念和知识 | 第17-18页 |
| 2.1.2 图聚类分析表示方法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 图聚类算法 | 第19-23页 |
| 2.2 二分图 | 第23-28页 |
| 2.2.1 二分网络 | 第23-24页 |
| 2.2.2 二分网络社团发现研究方法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 二分网络统计性质 | 第25-26页 |
| 2.2.4 二分网络社团发现算法 | 第26-28页 |
| 2.3 网络爬虫 | 第28-32页 |
| 2.3.1 网络爬虫原理 | 第28-30页 |
| 2.3.2 网络爬虫分类 | 第30页 |
| 2.3.3 网络爬虫搜索策略 | 第30-31页 |
| 2.3.4 网络爬虫开源框架 | 第31-32页 |
| 2.4 网页信息抽取 | 第32-36页 |
| 2.4.1 网页信息抽取相关技术 | 第32-34页 |
| 2.4.2 网页信息抽取常用方法 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于图聚类的招投标数据挖掘研究 | 第37-48页 |
| 3.1 方法体系 | 第37-40页 |
| 3.2 知识发现过程 | 第40-41页 |
| 3.3 基于图聚类的招投标数据挖掘模型 | 第41-42页 |
| 3.4 基于图聚类的招投标数据挖掘算法 | 第42-44页 |
| 3.4.1 二分网络社团发现算法 | 第42-44页 |
| 3.5 其他关键技术 | 第44-47页 |
| 3.5.1 网页信息抽取算法 | 第44-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 招投标数据挖掘系统设计与实现 | 第48-77页 |
| 4.1 系统概述 | 第48页 |
| 4.2 系统需求分析 | 第48-52页 |
| 4.2.1 功能需求分析 | 第48-51页 |
| 4.2.2 非功能需求分析 | 第51-52页 |
| 4.3 系统设计目标 | 第52页 |
| 4.4 系统总体设计 | 第52-54页 |
| 4.4.1 系统功能模块 | 第52-53页 |
| 4.4.2 系统架构 | 第53-54页 |
| 4.5 系统详细设计 | 第54-69页 |
| 4.5.1 爬虫模块 | 第54-67页 |
| 4.5.2 数据挖掘模块 | 第67-69页 |
| 4.6 系统主要功能模块实现 | 第69-76页 |
| 4.6.1 爬虫模块实现 | 第70-75页 |
| 4.6.2 数据挖掘模块实现 | 第75-76页 |
| 4.7 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第77-95页 |
| 5.1 实验内容 | 第77-79页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第77-79页 |
| 5.2 系统爬虫模块评测 | 第79-83页 |
| 5.2.1 功能测试 | 第79-82页 |
| 5.2.2 性能测试 | 第82-83页 |
| 5.2.3 功能评价 | 第83页 |
| 5.3 图聚类实验 | 第83-94页 |
| 5.3.1 实验一 | 第83-93页 |
| 5.3.2 实验二 | 第93-94页 |
| 5.4 本章小结 | 第94-95页 |
| 第六章 总结与展望 | 第95-97页 |
| 6.1 总结 | 第95-96页 |
| 6.2 展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-101页 |
| 致谢 | 第101页 |
