| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·搜索引擎技术的发展现状 | 第11-14页 |
| ·搜索引擎的工作原理 | 第12页 |
| ·搜索引擎的类别 | 第12-13页 |
| ·垂直搜索引擎的优势 | 第13页 |
| ·典型的垂直搜索引擎 | 第13-14页 |
| ·论文的主要研究内容和结构 | 第14-15页 |
| 2 TCMVSE系统的相关技术 | 第15-32页 |
| ·网络爬虫 | 第15-17页 |
| ·网络爬虫的工作方式 | 第15页 |
| ·WEB搜索策略 | 第15-16页 |
| ·网页的消重与过滤 | 第16-17页 |
| ·Lucene | 第17-21页 |
| ·Lucene技术原理 | 第17-18页 |
| ·Lucene系统结构分析 | 第18-19页 |
| ·数据流分析 | 第19页 |
| ·Lucene软件包分析 | 第19-21页 |
| ·信息抽取 | 第21-26页 |
| ·发展历史 | 第21-22页 |
| ·评价指标 | 第22页 |
| ·信息抽取分类 | 第22-23页 |
| ·网页信息抽取 | 第23-25页 |
| ·MALLET开源包 | 第25-26页 |
| ·互信息 | 第26-27页 |
| ·Biclustering算法 | 第27-31页 |
| ·Biclustering算法的提出 | 第27页 |
| ·Biclustering算法的聚类过程 | 第27-29页 |
| ·Biclustering经典算法 | 第29-30页 |
| ·Biclustering算法发展 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 Biclustering算法研究 | 第32-41页 |
| ·基于Biclustering方法的中医药症关系分析 | 第32页 |
| ·cHawk算法介绍 | 第32-35页 |
| ·构建偶图 | 第32-33页 |
| ·偶图的最小交叉 | 第33-34页 |
| ·标记聚类簇 | 第34-35页 |
| ·时间复杂度分析 | 第35页 |
| ·cHawk算法改进 | 第35-36页 |
| ·程序实现 | 第36-38页 |
| ·实验分析 | 第38-40页 |
| ·中医临床数据集 | 第38-39页 |
| ·实验过程与结果分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 TCMVSE系统设计与实现 | 第41-63页 |
| ·系统总体设计 | 第41-42页 |
| ·TCMVSE系统开发环境 | 第42页 |
| ·网络爬虫的实现 | 第42-49页 |
| ·网络爬虫工作流程 | 第42-43页 |
| ·网络爬虫程序结构 | 第43-46页 |
| ·解析链接 | 第46页 |
| ·网页中文乱码的处理 | 第46-48页 |
| ·JAVA多线程的处理 | 第48-49页 |
| ·信息抽取 | 第49-54页 |
| ·文档对象模型(DOM) | 第49-50页 |
| ·JoyHTML | 第50-51页 |
| ·基于模板的信息抽取 | 第51-52页 |
| ·条件随机场(CRF)命名实体识别 | 第52-54页 |
| ·医学实体相似度的计算与更新 | 第54-56页 |
| ·相似度的计算 | 第54-55页 |
| ·相似度的更新 | 第55-56页 |
| ·信息索引与检索 | 第56-60页 |
| ·信息索引 | 第56-59页 |
| ·信息检索 | 第59-60页 |
| ·系统运行 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 作者简历 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |