| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 前言 | 第7-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·研究目标和内容 | 第11页 |
| ·论文组织 | 第11-13页 |
| 第二章 WEB文本分类过程概述 | 第13-21页 |
| ·文本分类的概念 | 第13页 |
| ·文本自动分类的实现过程 | 第13-15页 |
| ·文本的预处理与分词 | 第15-17页 |
| ·分类器的设计与训练 | 第17-19页 |
| ·文本分类的性能评价 | 第19-20页 |
| ·实验用到的文本集 | 第20-21页 |
| 第三章 WEB文本分类的特征提取、特征选择与实验比较 | 第21-29页 |
| ·WEB文本的特征提取 | 第21-23页 |
| ·WEB文本分类中的特征赋权 | 第23-24页 |
| ·WEB文本分类中的特征选择 | 第24-26页 |
| ·特征选择实验比较与结论 | 第26-29页 |
| 第四章 WEB文本分类算法与实验比较 | 第29-34页 |
| ·类中心向量分类法 | 第29-30页 |
| ·KNN分类法 | 第30页 |
| ·NAiVE BAYES分类方法 | 第30-31页 |
| ·SVM分类法 | 第31-33页 |
| ·KNN和SVM的算法比较与分析 | 第33-34页 |
| 第五章 WEB文本分类系统的设计与实现 | 第34-40页 |
| ·系统结构简介 | 第34-35页 |
| ·各功能模块 | 第35-40页 |
| 第六章 东亚植物遗传资源管理系统的设计与实现 | 第40-49页 |
| ·系统设计 | 第40-47页 |
| ·工作原理和主要技术 | 第47-49页 |
| 第七章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 作者简介 | 第55页 |