| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·问题的提出 | 第12页 |
| ·本文工作 | 第12-13页 |
| ·组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关工作 | 第15-27页 |
| ·文本聚类技术 | 第15-19页 |
| ·基于划分的聚类技术 | 第15-17页 |
| ·基于层次的聚类技术 | 第17-18页 |
| ·基于密度的聚类技术 | 第18-19页 |
| ·基于网格的聚类技术 | 第19页 |
| ·小文本聚类预处理技术 | 第19-20页 |
| ·小文本标准化技术 | 第20页 |
| ·小文本向量构造技术 | 第20页 |
| ·小文本特征抽取技术 | 第20-23页 |
| ·文本频率 | 第21页 |
| ·互信息 | 第21-22页 |
| ·CHI统计 | 第22-23页 |
| ·词频-反文本频率 | 第23页 |
| ·小文本聚类相关技术 | 第23-24页 |
| ·小文本聚类效果评估 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 小文本标准化方法及问题定义 | 第27-33页 |
| ·Email小文本特点分析 | 第27-28页 |
| ·Email小文本标准化方法 | 第28-29页 |
| ·Jaccard计算相似度 | 第29-30页 |
| ·改进的EJaccard方法计算Email小文本相似度 | 第30页 |
| ·TFIDF与Cosine结合计算相似度 | 第30-32页 |
| ·问题定义 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 面向EMAIL小文本改进的层次聚类方法 | 第33-41页 |
| ·基于Email小文本的层次聚类算法 | 第33-34页 |
| ·基于Email小文本的改进的层次聚类算法 | 第34-35页 |
| ·基于层次聚类的代表点选择 | 第35-37页 |
| ·算法实现 | 第37-40页 |
| ·基于最大相似度的MSA算法实现 | 第37-38页 |
| ·URPA算法实现 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 面向EMAIL小文本的局部和全局聚类方法 | 第41-53页 |
| ·Email小文本内容特征分析 | 第41-42页 |
| ·面向Email小文本的局部聚类方法 | 第42-46页 |
| ·基于Email单句内容的局部聚类 | 第42-43页 |
| ·基于Email多句内容的局部聚类 | 第43-44页 |
| ·基于Email小文本格式的局部聚类 | 第44-46页 |
| ·基于Email小文本内容的全局聚类 | 第46-50页 |
| ·基本思想 | 第46页 |
| ·基于Email小文本的全局聚类算法 | 第46-48页 |
| ·全局聚类GCE算法分析 | 第48-49页 |
| ·相似度阈值分析 | 第49-50页 |
| ·基于Email主题的聚类 | 第50-52页 |
| ·基于Email相似主题的小文本聚类 | 第50-51页 |
| ·基于Email内容无关的小文本分离 | 第51页 |
| ·时间间隔阂值分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 实验及分析 | 第53-67页 |
| ·实验环境 | 第53-54页 |
| ·测试平台 | 第53页 |
| ·实验数据 | 第53-54页 |
| ·全局相似度阈值测试 | 第54-58页 |
| ·全局相似度在Email原始内容上的测试 | 第54-56页 |
| ·全局相似度在特征词集上的测试 | 第56-58页 |
| ·基于Email的GCE与CURE的对比测试 | 第58-59页 |
| ·基于不同相似度的代表点聚类测试 | 第59-60页 |
| ·基于单句内容SSLC的局部调和系数测试 | 第60-61页 |
| ·基于多句内容MSLC的比例系数测试 | 第61-63页 |
| ·局部聚类对比测试 | 第63-64页 |
| ·时间间隔阈值测试 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第7章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻硕期间参加的项目和发表的论文 | 第75页 |