基于结构信息的中文网页自动分类技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文研究背景 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·文本分类的研究现状 | 第9-11页 |
| ·网页自动分类的研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 中文网页分类的相关技术 | 第14-31页 |
| ·文本分类的概念 | 第14页 |
| ·中文网页分类的一般过程 | 第14-15页 |
| ·中文网页分类的关键技术 | 第15-28页 |
| ·中文分词技术 | 第15-17页 |
| ·文本表示 | 第17-19页 |
| ·文本特征项的权重计算 | 第19-21页 |
| ·降维技术 | 第21-23页 |
| ·文本分类算法 | 第23-28页 |
| ·文本分类的评价标准 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于结构信息的网页分类方法 | 第31-49页 |
| ·网页特性分析及可利用的结构信息 | 第31-32页 |
| ·网页分类有效内容提取 | 第32-39页 |
| ·网页信息抽取研究进展 | 第33页 |
| ·基于DOM 的分类有效内容提取 | 第33-39页 |
| ·利用结构信息加强网页分类效果的方法 | 第39-40页 |
| ·结构标注 | 第40页 |
| ·结构划分 | 第40页 |
| ·基于结构划分的朴素贝叶斯分类 | 第40-44页 |
| ·算法描述 | 第40-41页 |
| ·分类器的构造过程 | 第41-43页 |
| ·分类过程 | 第43-44页 |
| ·实验和结论 | 第44-47页 |
| ·实验数据集介绍 | 第44页 |
| ·主题文本抽取实验及结果分析 | 第44-46页 |
| ·基于结构划分的朴素贝叶斯分类实验 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于结构信息的网页层次分类 | 第49-59页 |
| ·层次化文本分类概述 | 第49-51页 |
| ·类别层次结构的类型 | 第49-50页 |
| ·层次化文本分类的实现途径 | 第50页 |
| ·层次化分类的优点 | 第50-51页 |
| ·基于朴素贝叶斯的层次化文本分类 | 第51-54页 |
| ·自底向上构建层次化分类模型 | 第51-53页 |
| ·自顶向下的层次化分类过程 | 第53-54页 |
| ·融入结构信息的网页层次分类 | 第54-56页 |
| ·分类模型的构建 | 第54-55页 |
| ·分类过程 | 第55-56页 |
| ·实验和结论 | 第56-58页 |
| ·实验数据集介绍 | 第56页 |
| ·实验设置及结果分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结和展望 | 第59-61页 |
| ·论文工作总结 | 第59-60页 |
| ·未来工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第66页 |
