| 洪韵佳硕士学位论文答辩委员会成员名单 | 第1-6页 |
| 论文摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-18页 |
| ·本文的研究内容 | 第18-19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第21-49页 |
| ·专题知识库 | 第21-23页 |
| ·领域本体 | 第23-26页 |
| ·领域本体的概念 | 第23页 |
| ·本体的构建 | 第23-24页 |
| ·本体描述语言 | 第24-25页 |
| ·本体操作工具——Jena | 第25-26页 |
| ·中文文本聚类方法 | 第26-40页 |
| ·文本聚类及其实现过程 | 第26-27页 |
| ·文本预处理 | 第27-28页 |
| ·文本表示 | 第28-35页 |
| ·文本相似度算法 | 第35-36页 |
| ·文本聚类算法 | 第36-40页 |
| ·面向聚类的可视化方法 | 第40-48页 |
| ·可视化的概念 | 第40-41页 |
| ·常见可视化降维技术及其比较 | 第41-43页 |
| ·常见可视化展现技术及其比较 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 专题知识库中基于领域本体的多层次文本聚类 | 第49-68页 |
| ·基于领域本体的多层次文本聚类基本框架 | 第49-51页 |
| ·多层次文本聚类的文本预处理 | 第51-52页 |
| ·多层次文本聚类的文本表示 | 第52-58页 |
| ·多层次文本表示模型 | 第52-53页 |
| ·多层次降维处理 | 第53-57页 |
| ·多层次特征权值计算 | 第57-58页 |
| ·本体概念间语义相似度计算 | 第58-62页 |
| ·常见概念间语义相似度算法及其比较 | 第58-61页 |
| ·多层次文本聚类的概念间语义相似度计算 | 第61-62页 |
| ·多层次文本聚类的文本相似度计算 | 第62-65页 |
| ·多层次文本相似度计算模型 | 第62-63页 |
| ·基于概念的文本相似度计算 | 第63-64页 |
| ·基于非概念特征词的文本相似度计算 | 第64页 |
| ·多层次文本相似度综合计算 | 第64-65页 |
| ·多层次文本聚类的聚类算法 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 专题知识库中文本聚类结果的可视化方法应用 | 第68-75页 |
| ·多层次文本聚类的可视化方法 | 第68-69页 |
| ·多层次文本聚类结果的主题发现 | 第69-71页 |
| ·主题词抽取 | 第69-70页 |
| ·主题描述构建 | 第70-71页 |
| ·多层次文本聚类结果的可视化 | 第71-74页 |
| ·文本聚类结果的可视化降维处理 | 第71页 |
| ·文本聚类结果的可视化展现 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 实例测试与展现——以中华烹饪文化知识库为例 | 第75-89页 |
| ·实验数据准备 | 第75-77页 |
| ·实验结果及其评价 | 第77-88页 |
| ·实验结果评价标准 | 第77-79页 |
| ·实验结果 | 第79-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 结论与展望 | 第89-91页 |
| ·主要研究贡献 | 第89-90页 |
| ·不足之处与研究展望 | 第90-91页 |
| 附录1 多层次文本聚类的部分核心代码 | 第91-103页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参与的课题和发表的学术论文 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-109页 |
| 后记 | 第109-110页 |