Web文本挖掘研究与实现
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·问题的来源 | 第6-7页 |
| ·Web信息特点 | 第6页 |
| ·Web信息使用的基本方式 | 第6页 |
| ·访问Web的局限 | 第6-7页 |
| ·课题意义 | 第7-8页 |
| ·web文本挖掘有利于检索结果的组织 | 第7-8页 |
| ·web文本挖掘有利于加速检索过程 | 第8页 |
| ·方法 | 第8页 |
| ·研究概述 | 第8-9页 |
| ·我的工作 | 第9页 |
| ·小节 | 第9-10页 |
| 第二章 背景知识及相关研究 | 第10-22页 |
| ·数据挖掘与方法 | 第10-18页 |
| ·数据挖掘的定义及其发展 | 第10页 |
| ·数据挖掘的特征 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘和数据仓库 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘与OLAP | 第12页 |
| ·数据挖掘过程 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘的方法和技术 | 第14-16页 |
| ·几种主要的数据挖掘方法 | 第16-18页 |
| ·web挖掘 | 第18-21页 |
| ·web挖掘的构成和方法 | 第18-19页 |
| ·web挖掘的分类 | 第19-20页 |
| ·web挖掘应用前景 | 第20-21页 |
| ·小节 | 第21-22页 |
| 第三章 web文本挖掘 | 第22-42页 |
| ·Web文本挖掘的任务 | 第22-23页 |
| ·web文本挖掘的概念 | 第22页 |
| ·web挖掘的过程 | 第22-23页 |
| ·文本表示和特征抽取 | 第23-26页 |
| ·HTML文件简介 | 第23-24页 |
| ·文本表示 | 第24-25页 |
| ·特征项的抽取 | 第25-26页 |
| ·Web文档相似性度量 | 第26-28页 |
| ·相似性度量的一般标准 | 第26页 |
| ·相似性测度 | 第26-28页 |
| ·Web文本分类 | 第28-30页 |
| ·训练方法与分类算法 | 第28-30页 |
| ·阈值的确定 | 第30页 |
| ·web文本聚类 | 第30-34页 |
| ·聚类三个步骤 | 第30-32页 |
| ·几种常用的聚类策略 | 第32页 |
| ·两种常用的聚类算法 | 第32-34页 |
| ·web文本关联规则挖掘 | 第34-40页 |
| ·关联规则算法 | 第34-39页 |
| ·特征关联规则的挖掘 | 第39-40页 |
| ·web文本挖掘的质量评价 | 第40-41页 |
| ·web文本挖掘的评价方法 | 第40页 |
| ·web文本挖掘的评价参数 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 Web文本挖掘框架与局部实现 | 第42-47页 |
| ·Web文本挖掘的系统结构 | 第42页 |
| ·Web页面采集模块 | 第42-43页 |
| ·Web文本特征提取模块 | 第43-45页 |
| ·HTML文件结构化 | 第43-44页 |
| ·HTML文本信息特征化算法 | 第44-45页 |
| ·分类模块 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结 | 第47-48页 |
| ·论文总结 | 第47页 |
| ·未来工作展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
