BBS网络热点话题发现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-13页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·目前存在的问题 | 第15页 |
| ·本文研究工作 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 Web文本挖掘 | 第17-27页 |
| ·HTML | 第17-18页 |
| ·Web信息抽取 | 第18-19页 |
| ·Web信息采集技术 | 第19-21页 |
| ·网络爬虫概述 | 第19-20页 |
| ·常用网络爬虫软件 | 第20-21页 |
| ·中文分词 | 第21-22页 |
| ·文本聚类 | 第22-26页 |
| ·文本聚类概述 | 第22-23页 |
| ·文本聚类算法 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 BBS数据采集和预处理 | 第27-37页 |
| ·BBS数据的获取 | 第27-32页 |
| ·BBS数据结构 | 第27-29页 |
| ·BBS数据的采集 | 第29-32页 |
| ·BBS数据预处理 | 第32-35页 |
| ·特征项的选取 | 第32-33页 |
| ·BBS数据的清洗 | 第33-34页 |
| ·BBS文本表示 | 第34-35页 |
| ·数据预处理结果 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于聚类的BBS热点话题发现 | 第37-53页 |
| ·实验环境和算法评估标准 | 第37-38页 |
| ·改进的Single-Pass算法 | 第38-44页 |
| ·Single-Pass算法的不足及改进 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-44页 |
| ·改进的K-means算法 | 第44-49页 |
| ·K-means算法的不足及改进 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-49页 |
| ·回收类结果分析 | 第49-51页 |
| ·两种改进聚类算法的比较 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
