| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9页 |
| ·本文研究内容与组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 Web 文本数据仓库 | 第11-21页 |
| ·数据仓库 | 第11-16页 |
| ·数据仓库定义及特点 | 第11-12页 |
| ·数据仓库与传统数据库的区别 | 第12-13页 |
| ·数据仓库体系结构 | 第13-14页 |
| ·数据仓库建模技术 | 第14-16页 |
| ·Web文本数据仓库 | 第16-20页 |
| ·Web 文本数据仓库基本概念 | 第16页 |
| ·Web 文本数据仓库的构建方法 | 第16-17页 |
| ·Web 文本数据仓库的设计 | 第17-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 Web 页面预处理 | 第21-25页 |
| ·Web页面分析 | 第21-23页 |
| ·HTML 概述 | 第21-23页 |
| ·Web页面处理 | 第23-24页 |
| ·文档对象模型 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 Web 文本信息抽取关键技术研究 | 第25-51页 |
| ·信息抽取技术 | 第25-27页 |
| ·信息抽取概念 | 第25-26页 |
| ·信息抽取的常用方法 | 第26-27页 |
| ·Web 文本数据仓库的信息抽取方法 | 第27页 |
| ·中文文本分词技术 | 第27-30页 |
| ·常用中文分词方法 | 第27-30页 |
| ·关键字提取技术 | 第30-33页 |
| ·常用关键字提取方法 | 第30-32页 |
| ·词共现模型 | 第32-33页 |
| ·自动摘要技术 | 第33-40页 |
| ·文摘的概念 | 第33页 |
| ·常用自动文摘方法 | 第33-37页 |
| ·改进的基于统计的自动文摘方法 | 第37-39页 |
| ·改进的自动文摘方法实验 | 第39-40页 |
| ·Web文本分类技术 | 第40-50页 |
| ·Web 文本分类概述 | 第40-41页 |
| ·Web 文本分类过程 | 第41-43页 |
| ·Web 文本分类方法 | 第43-47页 |
| ·二维的 SVM-KNN 分类方法 | 第47-49页 |
| ·二维的 SVM-KNN 分类方法实验 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 Web 文本数据仓库预处理系统的设计与实现 | 第51-67页 |
| ·系统功能模块 | 第51-53页 |
| ·预处理系统详细设计 | 第53-62页 |
| ·HTML 树型解析 | 第53-55页 |
| ·Web 文本分词与关键字提取详细设计 | 第55-57页 |
| ·自动摘要详细设计 | 第57-60页 |
| ·文本分类详细设计 | 第60-62页 |
| ·系统实现 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·本文总结 | 第67-68页 |
| ·研究展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |