基于Web数据挖掘的信息智能过滤技术研究

第一章 绪论	第1-16页
·课题研究背景及意义	第7-8页
·课题研究背景	第7页
·课题研究意义	第7-8页
·数据挖掘技术综述	第8-13页
·数据挖掘的定义	第8-10页
·数据挖掘技术的发展	第10-12页
·数据挖掘的分类及应用	第12-13页
·论文研究内容与组织结构	第13-16页
·论文研究内容	第13-14页
·论文组织结构	第14-16页
第二章 Web数据挖掘与信息过滤	第16-36页
·Web数据挖掘的关键技术	第16-21页
·Web挖掘的定义	第16-17页
·Web数据挖掘的分类	第17-20页
·Web数据挖掘的应用	第20-21页
·基于移动主体的网络信息过滤技术	第21-27页
·移动Agent的系统结构	第21-23页
·基于移动Agent的网络入侵检测信息过滤模型	第23-26页
·移动Agent在网络信息过滤中的应用	第26-27页
·Web信息过滤数据库系统的设计	第27-36页
·基于业务处理的数据共享服务	第27-30页
·Web计算与Web信息过滤	第30-33页
·Web信息过滤数据库的实现	第33-36页
第三章 Web信息的智能过滤算法设计	第36-53页
·基于关键词的Web信息过滤模型	第36-39页
·基于移动Agent的信息过滤模型	第36-37页
·进化式信息过滤模型	第37-39页
·基于语义网络的语义过滤模型	第39-46页
·相关技术	第39-41页
·Web信息语义过滤模型的定义	第41-46页
·Web信息的智能过滤算法设计	第46-53页
·基于关键词的Web信息过滤算法	第46-51页
·基于语义网络的信息过滤算法	第51-53页
第四章 智能信息过滤引擎的设计与实现	第53-75页
·智能信息过滤引擎的系统建模与实现	第53-64页
·智能信息过滤引擎的功能结构	第53-55页
·文档向量空间模型	第55-57页
·文档分词技术	第57-60页
·关键词组抽取与BP神经网络算法	第60-62页
·信息智能过滤引擎的具体工作机制	第62-64页
·智能信息过滤引擎的自适应校正算法	第64-69页
·自适应校正算法的设计	第64-65页
·自适应校正学习算法描述	第65-68页
·初始种群的生成和算法终止条件	第68-69页
·反垃圾电子邮件智能过滤引擎的设计	第69-75页
·垃圾邮件过滤技术概述	第69-72页
·反垃圾电子邮件智能过滤引擎的设计	第72-75页
第5章 总结和展望	第75-76页
·论文研究总结	第75页
·展望	第75-76页
致谢	第76-77页
参考文献	第77-79页