| 目录 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·论文的选题意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究概况 | 第9-13页 |
| 第二章 数据挖掘综述 | 第13-22页 |
| ·数据挖掘定义和过程 | 第13页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第13-16页 |
| ·Web文本数据挖掘相关领域动态 | 第16-20页 |
| ·数据挖掘存在的问题 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘发展的方向 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 Rough Set方法与知识获取 | 第22-27页 |
| ·、 Rough集理论基础 | 第22-24页 |
| ·Rough集理论的信息论观点描述 | 第24-26页 |
| ·评价 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于Rough Set的约简和数据浓缩 | 第27-32页 |
| ·数据浓缩的概念 | 第27页 |
| ·数据浓缩的测量 | 第27-28页 |
| ·基于可辨识矩阵的属性约简策略 | 第28-29页 |
| ·决策表值约简策略 | 第29-31页 |
| ·一个数据浓缩的实例 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 基于Rough Set的Web文本分类算法 | 第32-40页 |
| ·web文本分类算法现状 | 第32-33页 |
| ·粗糙集应用在web文本分类中的优势 | 第33-34页 |
| ·基于Rough集的web文本分类系统 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 实验过程及数据分析 | 第40-54页 |
| ·Web文本挖掘系统原型WTMS | 第40-42页 |
| ·系统整体设计 | 第42-52页 |
| ·实验结果分析和评价 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第七章 总结 | 第54-56页 |
| ·工作小结 | 第54页 |
| ·进一步工作 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |