面向企业竞争情报的主题网络蜘蛛的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-9页 |
| ·本文的研究内容 | 第9页 |
| ·本文的组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 企业竞争情报主题和网络蜘蛛综述 | 第11-19页 |
| ·企业竞争情报内涵 | 第11-13页 |
| ·企业竞争情报的概念 | 第11页 |
| ·企业竞争情报主要来源 | 第11-12页 |
| ·企业竞争情报质量评价 | 第12-13页 |
| ·搜索引擎技术简介 | 第13-15页 |
| ·搜索引擎的基本原理 | 第13-14页 |
| ·搜索引擎的分类 | 第14-15页 |
| ·通用网络蜘蛛简述 | 第15-16页 |
| ·通用网络蜘蛛工作原理 | 第15页 |
| ·通用网络蜘蛛的缺点 | 第15-16页 |
| ·主题网络蜘蛛简述 | 第16-18页 |
| ·主题网络蜘蛛简介 | 第16页 |
| ·主题网络蜘蛛设计目标 | 第16-17页 |
| ·主题网络蜘蛛原理 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 网页解析及文本处理 | 第19-35页 |
| ·HTML 文档解析 | 第19-22页 |
| ·HTML 文档的格式特点 | 第19-20页 |
| ·HTML 树形结构 | 第20-21页 |
| ·HTML 文档的解析 | 第21页 |
| ·编码的处理 | 第21-22页 |
| ·特征向量提取 | 第22-26页 |
| ·中文分词技术 | 第22-23页 |
| ·文本特征向量权重计算 | 第23-24页 |
| ·改进的特征向量权重算法 | 第24-25页 |
| ·FAT 算法实验分析 | 第25-26页 |
| ·超链接主题相关度算法(LTC 算法) | 第26-31页 |
| ·主题网页在 Web 上的分布特征 | 第26-27页 |
| ·主题相关度计算模型 | 第27-28页 |
| ·LTC 算法原理 | 第28-29页 |
| ·LTC 算法的实验分析 | 第29-31页 |
| ·文本分类算法 | 第31-34页 |
| ·Web 文本分类概述 | 第31-32页 |
| ·朴素贝叶斯分类算法 | 第32-34页 |
| ·KNN 算法 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 主题网络蜘蛛搜索算法 | 第35-43页 |
| ·基本搜索算法 | 第35-36页 |
| ·广度优先搜索 | 第35页 |
| ·深度优先搜索 | 第35-36页 |
| ·基于内容评价的搜索算法 | 第36-38页 |
| ·非贪婪遗传搜索算法（NGGS 算法) | 第38-42页 |
| ·非贪婪选择策略 | 第38-39页 |
| ·网络搜索遗传算法 | 第39-40页 |
| ·非贪婪遗传搜索算法 | 第40-41页 |
| ·实验结果比较 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 主题网络蜘蛛的设计与实现 | 第43-67页 |
| ·企业竞争情报系统 | 第43-44页 |
| ·主题网络蜘蛛系统设计 | 第44-46页 |
| ·BlueSpider 系统设计原则 | 第44-45页 |
| ·BlueSpider 系统的总体架构 | 第45-46页 |
| ·网页下载模块 | 第46-47页 |
| ·网页解析模块 | 第47-49页 |
| ·网页的结构修正 | 第47-48页 |
| ·网页内容解析 | 第48-49页 |
| ·主题相关度评价模块 | 第49-51页 |
| ·超链接调度模块 | 第51-54页 |
| ·URL 的分类 | 第51-52页 |
| ·URL 的管理 | 第52-53页 |
| ·类图的设计 | 第53-54页 |
| ·数据存储模块 | 第54-58页 |
| ·数据类型 | 第54-55页 |
| ·数据存储设计 | 第55-57页 |
| ·类图的设计 | 第57-58页 |
| ·线程管理模块 | 第58-61页 |
| ·线程工作流程 | 第58-59页 |
| ·线程同步 | 第59-60页 |
| ·多线程类图设计 | 第60-61页 |
| ·检索模块 | 第61-62页 |
| ·系统运行界面 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·工作总结 | 第67页 |
| ·进一步工作 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
