动态Web信息监测相关技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·Web 信息监测相关技术 | 第12-17页 |
| ·多用户多频道信息监测 | 第12-13页 |
| ·用户个性化服务 | 第13-15页 |
| ·信息动态聚类 | 第15-17页 |
| ·信息聚类的发展及现状 | 第17-21页 |
| ·文本聚类 | 第17-20页 |
| ·检索结果聚类 | 第20页 |
| ·文本聚类与检索结果聚类比较 | 第20-21页 |
| ·本文主要研究内容 | 第21页 |
| ·论文的组织 | 第21-23页 |
| 第2章 多用户多频道信息监测 | 第23-35页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·相关工作 | 第24-25页 |
| ·多用户多频道信息监测系统设计 | 第25-31页 |
| ·基于B/S 架构的整体设计 | 第25-28页 |
| ·用户及频道管理 | 第28-29页 |
| ·Ajax 异步请求 | 第29页 |
| ·基于页面的缓存设计 | 第29-31页 |
| ·性能分析 | 第31-34页 |
| ·实验环境及方法描述 | 第31页 |
| ·监测时效性分析 | 第31-32页 |
| ·页面缓存性能分析 | 第32-33页 |
| ·系统有效性分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于频道的用户个性化服务 | 第35-43页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·用户个性化描述 | 第36-37页 |
| ·实现方法 | 第37-41页 |
| ·基于自定义关键词的信息过滤 | 第37-40页 |
| ·基于关键词扩展的可监视信息检索 | 第40-41页 |
| ·性能分析 | 第41-42页 |
| ·实验环境及方法描述 | 第41页 |
| ·过滤模式下系统性能分析 | 第41-42页 |
| ·信息检索性能分析 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 信息动态聚类 | 第43-57页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·Lingo 算法描述 | 第44-47页 |
| ·文本预处理 | 第44-45页 |
| ·特征抽取 | 第45页 |
| ·标签归纳 | 第45-47页 |
| ·簇内容发现 | 第47页 |
| ·聚类排序 | 第47页 |
| ·基于相似度加权的聚类融合 | 第47-52页 |
| ·HowNet 语义相似度计算 | 第48-49页 |
| ·Single-Pass 聚类方法 | 第49-50页 |
| ·相似度加权的融合方法 | 第50-51页 |
| ·动态聚类流程 | 第51-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-56页 |
| ·数据集及评价方法 | 第52-53页 |
| ·实验方法 | 第53页 |
| ·结果及分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 动态Web 信息监测的功能实现 | 第57-64页 |
| ·需求分析及功能描述 | 第57-58页 |
| ·需求分析 | 第57-58页 |
| ·功能描述 | 第58页 |
| ·动态Web 信息监测总体设计 | 第58-59页 |
| ·信息监测平台 | 第59-62页 |
| ·用户频道管理 | 第60页 |
| ·信息监测页面 | 第60-62页 |
| ·热点信息 | 第62-63页 |
| ·热点发布 | 第62-63页 |
| ·热点展示 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
