基于频繁项集的文本聚类方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·文本聚类的研究意义 | 第8-9页 |
| ·文本聚类的研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容与论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 文本聚类技术 | 第12-20页 |
| ·文本聚类相关的若干关键技术 | 第12-15页 |
| ·文本预处理 | 第12-13页 |
| ·特征项粒度的选取 | 第13-14页 |
| ·文本表示 | 第14-15页 |
| ·文本聚类有效性评价 | 第15-17页 |
| ·几种主要的文本聚类算法 | 第17-19页 |
| ·基于划分的聚类 | 第17-18页 |
| ·基于层次的聚类 | 第18页 |
| ·基于后缀树的文本聚类 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于知网的概念获取 | 第20-28页 |
| ·问题描述 | 第20页 |
| ·知网简介 | 第20-22页 |
| ·知网及其结构 | 第20-21页 |
| ·知网中词语间的语义关系 | 第21-22页 |
| ·基于知网的概念获取技术 | 第22-26页 |
| ·词义排歧策略 | 第22-24页 |
| ·义原抽取策略 | 第24-26页 |
| ·概念向量空间的构建 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 基于频繁项集的文本聚类方法 | 第28-40页 |
| ·文本聚类研究面临的困难 | 第28-29页 |
| ·基于频繁项集的文本聚类与研究进展 | 第29-30页 |
| ·一种基于频繁项集的文本聚类算法 | 第30-39页 |
| ·频繁项集的挖掘 | 第30-32页 |
| ·初始簇的构建与簇的重叠 | 第32-35页 |
| ·CFI算法 | 第35-38页 |
| ·算法的主要特点 | 第38-39页 |
| ·本章总结 | 第39-40页 |
| 第五章 文本聚类实验与结果分析 | 第40-46页 |
| ·实验环境与实验平台 | 第40-41页 |
| ·中文文本数据集上的对比实验 | 第41-45页 |
| ·数据集与实验方案 | 第41-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·论文工作总结 | 第46页 |
| ·工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第53页 |
