| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外现状分析 | 第8-10页 |
| ·本文的组织 | 第10-11页 |
| 第二章 智能推荐相关技术介绍 | 第11-32页 |
| ·中文分词 | 第11-13页 |
| ·中文文本的特征提取 | 第13-17页 |
| ·文本的表示 | 第13-15页 |
| ·常用特征提取算法 | 第15-17页 |
| ·传统的聚类技术 | 第17-27页 |
| ·基于划分的聚类算法（Partitioning method） | 第18-20页 |
| ·基于层次的聚类算法（Hierarchical Clustering Method） | 第20-22页 |
| ·基于密度的方法（Density-based method） | 第22-23页 |
| ·基于网格的方法（Grid-based method） | 第23-25页 |
| ·基于模型的方法(Model-based method) | 第25-27页 |
| ·基于搜索结果的聚类技术 | 第27-31页 |
| ·后缀树聚类(STC，Suffix Tree Clustering) | 第27-28页 |
| ·LINGO(Label Induction Grouping algOrithm) | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 智能化推荐详细设计 | 第32-49页 |
| ·系统结构设计 | 第32-40页 |
| ·基于Nutch 搜索引擎的方案 | 第32-36页 |
| ·运用 Carrot2 进行在线聚类 | 第36-40页 |
| ·对搜索结果的网页信息抽取 | 第40-45页 |
| ·针对抽取信息的文档预处理 | 第45-46页 |
| ·智能推荐模块 | 第46-47页 |
| ·开发环境介绍 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 HWSTC算法的设计与实现 | 第49-56页 |
| ·HWSTC 算法形成的背景 | 第49页 |
| ·HWSTC 算法实现过程 | 第49-55页 |
| ·推荐词生成 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 系统性能分析 | 第56-60页 |
| ·性能测试环境及测试过程 | 第56页 |
| ·测试结果分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
