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基于WSFT模型的深层网文本获取方法

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 相关技术研究现状第13-15页
    1.3 主要研究内容第15-17页
    1.4 论文组织结构第17-18页
第2章 相关技术综述第18-32页
    2.1 客户端相关技术第18-23页
        2.1.1 JavaScript脚本语言第18-19页
        2.1.2 文档对象模型(DOM)第19-21页
        2.1.3 事件模型第21-23页
    2.2 深层网和Ajax技术第23-26页
        2.2.1 深层网概念和特点第23-24页
        2.2.2 Ajax技术和XMLHttpRequest对象第24-26页
    2.3 Web挖掘与网络爬虫技术第26-30页
        2.3.1 Web挖掘概念和分类第26-29页
        2.3.2 Web挖掘过程第29页
        2.3.3 网络爬虫技术第29-30页
    2.4 PageRank算法第30-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 基于WSFT模型的文本获取方法第32-43页
    3.1 基础定义第32-33页
    3.2 文本特征树第33-35页
    3.3 状态捕获第35-38页
    3.4 状态融合树生成第38-41页
    3.5 本章小结第41-43页
第4章 原型系统设计及实验结果分析第43-58页
    4.1 原型系统设计第43-53页
        4.1.1 项目构建第43-45页
        4.1.2 系统设计第45-47页
        4.1.3 Ajax页面采集器模块第47-50页
        4.1.4 Ajax页面分析器模块第50-52页
        4.1.5 状态融合器模块第52-53页
    4.2 实验结果分析第53-57页
        4.2.1 方法代理结果验证第53页
        4.2.2 状态捕获结果验证第53-55页
        4.2.3 WSFT模型正确性验证第55-56页
        4.2.4 其他指标对比第56-57页
    4.3 本章小结第57-58页
结论第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第65-66页
附录B 攻读学位期间所参与的实践项目第66页

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