基于文本聚类的数字化预案管理系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·应急管理的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·文本聚类国内国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·存在的问题 | 第13页 |
| ·本文的主要工作与技术路线 | 第13-14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 预案文本的数字化建模 | 第17-25页 |
| ·预案文本的结构化与知识表示 | 第17-20页 |
| ·预案文本的结构化方法 | 第17-19页 |
| ·预案文本的文本表示模型 | 第19-20页 |
| ·中文文本数字化建模的相关技术 | 第20-24页 |
| ·文本预处理 | 第20-21页 |
| ·分词 | 第21-23页 |
| ·关键词特征选取 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于文本相似度的预案智能匹配方案 | 第25-37页 |
| ·文本相似度算法概述 | 第25-29页 |
| ·基于语料库统计的方法 | 第25-28页 |
| ·基于语义的方法 | 第28-29页 |
| ·文本相似度算法在预案智能匹配中的应用 | 第29-35页 |
| ·预案的结构化 | 第29-31页 |
| ·预案智能匹配流程 | 第31-32页 |
| ·关键词提取算法的特征项 | 第32-33页 |
| ·关键词的权重计算 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于文本聚类的预案编制方案 | 第37-49页 |
| ·文本聚类的基本概念 | 第37-40页 |
| ·基于划分的聚类算法 | 第37页 |
| ·基于层次的聚类算法 | 第37-38页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第38-39页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第39页 |
| ·基于模型的聚类算法 | 第39-40页 |
| ·预案编制方案中聚类方法的选择 | 第40-41页 |
| ·DBSCAN 算法原理 | 第41-42页 |
| ·DBSCAN 在预案分类与编制中的应用 | 第42-47页 |
| ·邻域的阈值初始值选择 | 第44-47页 |
| ·DBSCAN 算法的改进 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 数字化预案管理系统的实现与应用 | 第49-65页 |
| ·实验环境与系统搭建 | 第49-52页 |
| ·语料来源 | 第49页 |
| ·系统开发平台 | 第49-50页 |
| ·系统架构模式 | 第50-51页 |
| ·系统开发体系结构 | 第51-52页 |
| ·系统的数据库设计 | 第52-57页 |
| ·数据库 E-R 模型 | 第52-53页 |
| ·系统数据库设计 | 第53-54页 |
| ·系统的关键类包描述 | 第54-57页 |
| ·核心模块的 UI 设计 | 第57-59页 |
| ·用户登录 UI | 第57-58页 |
| ·预案上报 UI | 第58页 |
| ·预案智能匹配 UI | 第58-59页 |
| ·预案参考 UI | 第59页 |
| ·聚类模块的实现 | 第59-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-63页 |
| ·实验结果 | 第61页 |
| ·实验分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 结论与展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第72-73页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间获得科研鉴定成果 | 第73页 |
