| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-14页 |
| 第1章.绪论 | 第14-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第14-16页 |
| ·研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章.相关研究工作 | 第21-33页 |
| ·新闻聚合概述 | 第21-26页 |
| ·信息聚合概述 | 第21-22页 |
| ·RSS概述 | 第22-23页 |
| ·当代新闻媒体发展趋势 | 第23-24页 |
| ·新闻聚合 | 第24-26页 |
| ·关键字自动提取技术 | 第26-28页 |
| ·关键字自动提取方法分析 | 第26-27页 |
| ·国内外关键词自动提取技术的研究 | 第27-28页 |
| ·词共现(CO-OCCURRENCE)模型介绍 | 第28-30页 |
| ·词共现模型概述 | 第28-29页 |
| ·词共现模型的应用 | 第29-30页 |
| ·文本分类技术概述 | 第30-31页 |
| ·分词算法概述 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章.基于内容的新闻聚合系统架构C-NSSA | 第33-43页 |
| ·C-NSSA的理论基础MULTI-AGENT技术 | 第33-35页 |
| ·AGENT定义 | 第33-34页 |
| ·AGENT基本特性 | 第34页 |
| ·MULTI-AGENT系统 | 第34-35页 |
| ·C-NSSA概述 | 第35-42页 |
| ·C-NSSA的目标和功能 | 第35-36页 |
| ·C-NSSA的结构设计 | 第36-38页 |
| ·功能模块分析 | 第38-41页 |
| ·C-NSSA特点 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章.基于C-NSSA系统架构的关键技术研究 | 第43-59页 |
| ·C-NSSA中的网络新闻关键词自动提取算法研究 | 第43-49页 |
| ·TFIDF算法 | 第43-44页 |
| ·词共现理论的应用 | 第44-46页 |
| ·关键词权重评价函数定义 | 第46-48页 |
| ·算法描述 | 第48-49页 |
| ·算法优点 | 第49页 |
| ·C-NSSA中的网络新闻页面解析算法研究 | 第49-55页 |
| ·HTML DOM介绍 | 第49-52页 |
| ·基于结构特征的新闻页面解析算法 | 第52-54页 |
| ·算法描述 | 第54页 |
| ·算法优点 | 第54-55页 |
| ·C-NSSA中的新闻密切度评估算法研究 | 第55-57页 |
| ·向量空间模型 | 第55-56页 |
| ·新闻密切度评估算法定义 | 第56页 |
| ·算法描述 | 第56-57页 |
| ·算法优点 | 第57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第5章.原型系统实现及相关实验 | 第59-68页 |
| ·原型系统设计与实现 | 第59-61页 |
| ·系统的功能模块 | 第59-60页 |
| ·系统开发环境 | 第60页 |
| ·聚合系统演示 | 第60-61页 |
| ·实验设计 | 第61-67页 |
| ·网络新闻关键词自动提取算法实验 | 第61-64页 |
| ·新闻页面解析算法实验 | 第64-65页 |
| ·基于内容的新闻自动聚合算法实验 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章.总结和进一步工作 | 第68-71页 |
| ·本文工作总结 | 第68-69页 |
| ·进一步工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附录1:作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77页 |
| 附录2:作者攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第77页 |
| 附录3:作者攻读硕士学位期间申请专利 | 第77页 |