深网查询接口判定技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·深网简介 | 第9-11页 |
| ·深网的概念 | 第9-10页 |
| ·深网的价值 | 第10-11页 |
| ·深网信息搜索方法 | 第11-13页 |
| ·选题方向及其意义 | 第13-14页 |
| ·论文的主要研究内容和步骤 | 第14-15页 |
| ·论文的结构 | 第15-16页 |
| 第2章 特征解析及分类算法 | 第16-31页 |
| ·HTML接口表单 | 第16-20页 |
| ·HTML表单标签 | 第16-17页 |
| ·HTML表单常用控件 | 第17-20页 |
| ·DOM文档对象模型 | 第20-23页 |
| ·DOM表示的HTML文档 | 第20-21页 |
| ·DOM对HTML文档的操作 | 第21-23页 |
| ·分类算法 | 第23-30页 |
| ·决策树分类算法 | 第24-25页 |
| ·支持向量机 | 第25-26页 |
| ·朴素贝叶斯 | 第26-27页 |
| ·k-近邻算法 | 第27页 |
| ·机器学习工具WEKA简介 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 深网查询接口研究和识别 | 第31-55页 |
| ·深网信息查询的一般流程 | 第31-32页 |
| ·深网查询接口研究 | 第32-37页 |
| ·深网表单 | 第32-34页 |
| ·深网表单特征提取 | 第34-37页 |
| ·深网查询接口识别技术 | 第37-54页 |
| ·数据集的准备 | 第37-39页 |
| ·数据集的预处理 | 第39-43页 |
| ·预处理概述 | 第39-40页 |
| ·Weka的预处理操作 | 第40-43页 |
| ·分类模型生成 | 第43-51页 |
| ·C4.5分类算法分析 | 第43-48页 |
| ·决策树生成 | 第48-51页 |
| ·分类准确性估计和性能度量 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 深网查询接口识别实验 | 第55-73页 |
| ·实验数据收集和处理 | 第55-58页 |
| ·实验结果 | 第58-71页 |
| ·决策树C4.5算法实验 | 第59-65页 |
| ·支持向量机实验 | 第65-67页 |
| ·朴素贝叶斯分类器实验 | 第67-69页 |
| ·k-近邻算法实验 | 第69-71页 |
| ·实验分析 | 第71-73页 |
| 第5章 结论和未来工作 | 第73-75页 |
| ·结论 | 第73页 |
| ·未来工作 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间的论文和参加的项目 | 第79页 |
