| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·研究目标与关键技术 | 第8页 |
| ·研究目标 | 第8页 |
| ·关键技术 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·本论文工作内容及组织结构 | 第10-13页 |
| 第二章 文本聚类相关理论和技术 | 第13-21页 |
| ·文本聚类概述 | 第13-16页 |
| ·向量空间模型 | 第16-18页 |
| ·语义空间模型 | 第18-21页 |
| 第三章 基于向量空间模型的FCM改进算法 | 第21-29页 |
| ·KMeans算法 | 第21-22页 |
| ·模糊C均值聚类算法FCM | 第22-24页 |
| ·FCM算法的参数选择 | 第24-25页 |
| ·自动生成簇描述 | 第25-26页 |
| ·改进的FCM聚类算法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第四章 基于语义的聚类算法 | 第29-43页 |
| ·基于语义的文本相似度计算 | 第29-36页 |
| ·词的语义相似度计算 | 第29-35页 |
| ·文本语义相似度计算 | 第35-36页 |
| ·迭代语义聚类方法 | 第36-37页 |
| ·基于权重主题概念图的聚类方法 | 第37-41页 |
| ·权重主题概念图WSCG | 第38-39页 |
| ·WSCG之间相似度的计算 | 第39-40页 |
| ·基于WSCG相似度的模糊聚类 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 文本聚类系统RCCluster的设计与实现 | 第43-63页 |
| ·系统设计目标 | 第43页 |
| ·体系结构总体设计 | 第43-44页 |
| ·体系结构—流程视角 | 第43-44页 |
| ·体系结构—数据视角 | 第44页 |
| ·主要功能模块的设计与实现 | 第44-61页 |
| ·特征抽取 | 第46-48页 |
| ·基于向量空间模型的聚类 | 第48-52页 |
| ·基于语义的聚类 | 第52-57页 |
| ·语义相似度计算 | 第57-60页 |
| ·结果评估 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 实验研究 | 第63-69页 |
| ·实验设计 | 第63-64页 |
| ·实验内容 | 第63页 |
| ·实验环境和数据集 | 第63-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 在读期间研究成果 | 第77页 |