| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目标和研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 研究基础 | 第14-26页 |
| ·博客搜索 | 第14-16页 |
| ·博客及其研究热点 | 第14-15页 |
| ·博客搜索 | 第15页 |
| ·博客搜索发展特点 | 第15-16页 |
| ·本体 | 第16-18页 |
| ·本体概念 | 第16-17页 |
| ·本体构建 | 第17-18页 |
| ·特征选择 | 第18-20页 |
| ·人工神经网络 | 第20-25页 |
| ·人工神经元 | 第20-23页 |
| ·人工神经网络训练 | 第23页 |
| ·BP网络 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 博文标签验证和补充方法 | 第26-40页 |
| ·问题提出 | 第26-27页 |
| ·博文属性分析 | 第27-30页 |
| ·博文在本体中代表节点的获取过程 | 第30-31页 |
| ·博文标签验证和补充过程 | 第31-35页 |
| ·博文标签验证和补充流程 | 第32-33页 |
| ·博文标签验证和补充框架 | 第33-35页 |
| ·利用维基百科分类体系构建本体的方法 | 第35-39页 |
| ·类目网络的构建方法 | 第35-37页 |
| ·父子关系的识别方法 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 带本体的特征选择算法与结合相似度的BP网络分类算法 | 第40-54页 |
| ·带本体的特征选择算法 | 第40-43页 |
| ·结合相似度的BP网络分类算法 | 第43-49页 |
| ·类别代表向量的建立方法 | 第45页 |
| ·BP网络训练算法 | 第45-47页 |
| ·结合相似度的BP网络分类算法 | 第47-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-52页 |
| ·实验数据 | 第49-50页 |
| ·分类性能评价标准 | 第50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 博文标签验证和补充算法 | 第54-64页 |
| ·博文在本体中代表节点的获取算法 | 第54-57页 |
| ·博文标签验证算法 | 第57-59页 |
| ·博文标签补充算法 | 第59-61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-63页 |
| ·评价标准 | 第61-62页 |
| ·实验结果 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |