维、哈、柯文搜索引擎中的自动分类技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-14页 |
| ·搜索引擎简介 | 第8页 |
| ·搜索引擎技术概况 | 第8-12页 |
| ·搜索引擎的分类 | 第8-9页 |
| ·搜索引擎的发展方向 | 第9-12页 |
| ·维、哈、柯搜索引擎的研究背景及现状 | 第12页 |
| ·课题来源及内容 | 第12-13页 |
| ·本文的工作 | 第13页 |
| ·论文组织 | 第13-14页 |
| 第二章 网页自动分类技术研究 | 第14-27页 |
| ·自动分类技术概述 | 第14-15页 |
| ·向量空间模型 | 第15-16页 |
| ·自动分类算法的类型 | 第16-17页 |
| ·网页分类的一般过程 | 第17-19页 |
| ·训练过程 | 第18-19页 |
| ·分类过程 | 第19页 |
| ·特征选择 | 第19-21页 |
| ·特征选择的任务 | 第19-20页 |
| ·常见特征选择方法 | 第20-21页 |
| ·常用分类算法 | 第21-25页 |
| ·K-近邻(KNN) | 第21-23页 |
| ·朴素贝叶斯Naive Bayes 算法 | 第23-24页 |
| ·支持向量机SVM | 第24-25页 |
| ·文本分类的评价指标 | 第25-27页 |
| 第三章 维文网页自动分类系统实验 | 第27-43页 |
| ·训练及测试网页搜集 | 第27-28页 |
| ·网页预处理 | 第28-32页 |
| ·网页净化 | 第28-29页 |
| ·代码转换（标准化） | 第29-31页 |
| ·分词 | 第31-32页 |
| ·词干切分 | 第32页 |
| ·特征词权重算法 | 第32-36页 |
| ·传统TF*IDF 公式的不足 | 第33页 |
| ·改进后的权重算法TFIDF-DI | 第33-35页 |
| ·权重计算的算法流程 | 第35-36页 |
| ·训练过程 | 第36-37页 |
| ·分类过程 | 第37-39页 |
| ·分类算法描述 | 第37-39页 |
| ·分类测试 | 第39页 |
| ·分类结果评测 | 第39-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-43页 |
| 第四章 具有自动分类功能的维哈柯文搜索引擎 | 第43-55页 |
| ·自动分类的应用情况 | 第43-44页 |
| ·维、哈、柯多文种搜索引擎简介 | 第44-45页 |
| ·本文中搜索引擎的总体设计 | 第45-47页 |
| ·多文种搜索引擎的关键技术 | 第47-55页 |
| ·网页搜集 | 第47-48页 |
| ·网页分析 | 第48-50页 |
| ·对网页进行分类 | 第50页 |
| ·建立倒排索引 | 第50-53页 |
| ·查询服务 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在读期间发表论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
