网络环境下的中文查重系统的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景、意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 网络检索概述 | 第15-27页 |
| 2.1 网络信息采集技术 | 第15-19页 |
| 2.2 索引的构建 | 第19-24页 |
| 2.3 PageRank | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 相似性对比模型 | 第27-41页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 分词处理 | 第28-33页 |
| 3.2.1 词典查找算法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 基于最长匹配中文分词 | 第30-32页 |
| 3.2.3 新词判定 | 第32-33页 |
| 3.3 中文相似度计算 | 第33-37页 |
| 3.3.1 向量空间模型 | 第33-34页 |
| 3.3.2 余弦相似性计算 | 第34-36页 |
| 3.3.3 同义词处理 | 第36-37页 |
| 3.4 相似性比对模型 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于遗传算法的文本挖掘算法改进 | 第41-58页 |
| 4.1 文本挖掘 | 第41-42页 |
| 4.2 遗传算法 | 第42-44页 |
| 4.3 使用遗传算法对文本聚类进行优化 | 第44-52页 |
| 4.3.1 文本特征提取 | 第44-47页 |
| 4.3.2 文本聚类的优化 | 第47-48页 |
| 4.3.3 交叉算子确定 | 第48-49页 |
| 4.3.4 变异算子的实现 | 第49-50页 |
| 4.3.5 其它细节设计 | 第50-51页 |
| 4.3.6 文本聚类算法性能测试 | 第51-52页 |
| 4.4 使用遗传算法对文本分类进行优化 | 第52-57页 |
| 4.4.1 基于遗传算法的语义挖掘 | 第52-54页 |
| 4.4.2 分类算法的优化 | 第54-55页 |
| 4.4.3 实验分析 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 网络环境下的中文查重系统实现 | 第58-64页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 系统架构 | 第58-59页 |
| 5.3 索引的构建 | 第59-60页 |
| 5.4 检索模型 | 第60-61页 |
| 5.5 交互页面设计 | 第61-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
