云环境下对交叉学科的分类和设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 云环境下对交叉学科分类的算法分析 | 第14-25页 |
| 2.1 文本自动分类现状分析 | 第14-15页 |
| 2.2 交叉学科自动分类流程 | 第15-16页 |
| 2.3 交叉学科分类的算法与技术分析 | 第16-23页 |
| 2.3.1 文本预处理 | 第16页 |
| 2.3.2 中文文本分词技术 | 第16-17页 |
| 2.3.3 新词发现技术 | 第17-18页 |
| 2.3.4 特征词提取算法 | 第18-19页 |
| 2.3.5 LDA模型 | 第19-21页 |
| 2.3.6 大津法 | 第21-22页 |
| 2.3.7 文本主题分类相关算法 | 第22-23页 |
| 2.4 交叉学科分类的难点分析 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 云环境下对交叉学科的分类设计 | 第25-40页 |
| 3.1 模型总体设计 | 第25-26页 |
| 3.1.1 模型目标设计 | 第25页 |
| 3.1.2 模型总体架构设计 | 第25-26页 |
| 3.2 模型功能模块设计 | 第26-38页 |
| 3.2.1 预处理模块详细设计 | 第27-32页 |
| 3.2.2 特征提取模块详细设计 | 第32-36页 |
| 3.2.3 自动分类模块详细设计 | 第36-38页 |
| 3.3 数据存储的详细设计 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 云环境下对交叉学科的分类实现 | 第40-55页 |
| 4.1 云环境下对交叉学科的分类系统概述 | 第40-42页 |
| 4.2 系统功能实现 | 第42-53页 |
| 4.2.1 预处理模块实现 | 第42-46页 |
| 4.2.2 特征提取模块实现 | 第46-48页 |
| 4.2.3 自动分类模块实现 | 第48-53页 |
| 4.3 系统环境与软件部署 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结语 | 第55-57页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 进一步的研究工作 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
