| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·传统文本分类方法研究现状 | 第10页 |
| ·基于本体的文本分类方法研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-13页 |
| ·组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 文本分类技术 | 第15-23页 |
| ·文本分类的组成 | 第15页 |
| ·文本分类定义 | 第15-16页 |
| ·文本的表示与计算 | 第16-20页 |
| ·文本表示模型 | 第16-17页 |
| ·特征降维方法 | 第17-19页 |
| ·特征项的权重计算 | 第19-20页 |
| ·几种常用的文本分类算法 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第3章 本体概述及领域本体的构建过程 | 第23-34页 |
| ·本体相关理论 | 第23-25页 |
| ·本体的定义 | 第23页 |
| ·本体的描述语言 | 第23-25页 |
| ·本体的构建原则和方法 | 第25页 |
| ·构建旅游领域本体 | 第25-33页 |
| ·确定本体的目的和应用范畴 | 第25-26页 |
| ·确定领域的核心概念 | 第26页 |
| ·构建本体的类层次、属性及实例 | 第26-29页 |
| ·旅游领域本体的形式化编码 | 第29-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于概念映射的文本表示方法 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·概念向量空间模型的生成 | 第35-41页 |
| ·文本的预处理过程 | 第35-38页 |
| ·概念映射 | 第38-41页 |
| ·概念特征项加权计算 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第5章 结合领域本体推理及相关度计算的文本分类方法 | 第44-55页 |
| ·本体推理 | 第44-49页 |
| ·本体推理的作用 | 第44页 |
| ·Jena框架 | 第44-47页 |
| ·旅游领域本体中的推理规则 | 第47-49页 |
| ·文本与概念类别的相关度计算 | 第49-53页 |
| ·特征项与概念的语义关联度计算 | 第49-53页 |
| ·文本到概念类别的隶属度计算 | 第53页 |
| ·分类算法流程图 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第55-61页 |
| ·分类的总体框架 | 第55页 |
| ·开发平台 | 第55-56页 |
| ·文本分类的性能评估 | 第56-57页 |
| ·实验结果与讨论 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第7章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·论文总结 | 第61页 |
| ·下一步的改进工作 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 读研期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |