基于语义的网页相似性研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·选题研究的意义 | 第9-10页 |
| ·网页相似性算法的起源和研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的贡献 | 第11页 |
| ·本文的组织 | 第11-13页 |
| ·本文的内容安排 | 第12页 |
| ·存在的问题及解决方法 | 第12-13页 |
| 第二章 网页相似性算法介绍 | 第13-19页 |
| ·网页相似性特点 | 第13页 |
| ·经典的网页相似性算法介绍 | 第13-17页 |
| ·向量空间模型和 SCAM | 第13-14页 |
| ·基于数字的相似性算法 | 第14-15页 |
| ·北大天网网页相似性算法 | 第15页 |
| ·基于汉明距离的相似性算法 | 第15-17页 |
| ·汉明码的定义 | 第15-16页 |
| ·相似性的计算 | 第16-17页 |
| ·各种算法的优缺点 | 第17-18页 |
| ·网页相似性研究存在的问题 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于语义的网页相似性算法的研究现状 | 第19-28页 |
| ·国外的语义相似性算法的研究 | 第19-21页 |
| ·隐性语义索引模型 | 第19页 |
| ·基于 WORDNET 的语义相似度的计算 | 第19-21页 |
| ·国内的语义相似性算法的研究 | 第21-27页 |
| ·基于改进编辑距离的句子相似度的算法 | 第22-23页 |
| ·基于语义理解的文本相似度算法 | 第23-25页 |
| ·基于知网的语义相似度算法 | 第25-26页 |
| ·基于语义树的中文词语相似度计算 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于语义的网页相似性计算 | 第28-37页 |
| ·对网页进行净化 | 第28-31页 |
| ·网页净化方法 | 第28-31页 |
| ·基于 DOM 树的划分算法 | 第28-30页 |
| ·基于位置的划分方法 | 第30-31页 |
| ·基于可视化的去噪方法 | 第31页 |
| ·中文分词 | 第31-32页 |
| ·去除停用词 | 第32页 |
| ·同义词词林 | 第32-33页 |
| ·基于语义的网页相似性计算 | 第33-36页 |
| ·相似性 | 第33-34页 |
| ·基于语料库和词语特征的文本相似性算法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 实验设计与试验结果 | 第37-42页 |
| ·实验设计 | 第37-38页 |
| ·实验语料 | 第38-39页 |
| ·实验的衡量方法 | 第39-40页 |
| ·综合衡量值 | 第39-40页 |
| ·实验结果对比及数据分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 总结与展望 | 第42-44页 |
| ·论文的工作总结 | 第42页 |
| ·展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 个人简历 | 第49页 |
