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面向实体发现的网络信息聚类技术研究与实现

摘要第9-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景第12-13页
        1.1.1 研究背景和课题来源第12-13页
        1.1.2 课题来源第13页
    1.2 相关技术研究现状第13-17页
        1.2.1 实体发现技术研究第13-15页
        1.2.2 实体属性提取技术研究第15页
        1.2.3 文本聚类相关技术研究第15-17页
    1.3 研究内容第17-18页
        1.3.1 面向实体发现的网络信息聚类技术的研究第17页
        1.3.2 迭代搜索原型系统中聚类模块设计与实现第17-18页
    1.4 课题研究意义第18页
    1.5 本文的组织结构第18-20页
第二章 文本聚类相关技术原理和方法第20-29页
    2.1 聚类技术原理和方法第20-21页
        2.1.1 聚类的基本概念和原理第20页
        2.1.2 聚类的基本方法第20-21页
    2.2 几种文本聚类算法第21-24页
        2.2.1 单遍算法Single-pass第21页
        2.2.2 K-means算法第21-22页
        2.2.3 朴素贝叶斯算法第22-23页
        2.2.4 支持向量机算法第23-24页
    2.3 聚类评估方法第24-27页
        2.3.1 评估的内容第24-25页
        2.3.2 评价标准第25-27页
    2.4 网络信息聚类技术主要难点第27页
    2.5 本章小结第27-29页
第三章 面向实体发现的网络信息聚类算法设计和实现第29-39页
    3.1 面向实体发现的网络信息SPT聚类算法框架第29-31页
    3.2 SPT算法的网页文本与类别表示模型第31-33页
        3.2.1 面向实体的文本表示第31-32页
        3.2.2 类别表示模型第32页
        3.2.3 基于空间向量的文本相似度计算第32-33页
    3.3 SPT聚类算法自适应阈值选取方法第33-35页
        3.3.1 自适应阈值设计意义第33页
        3.3.2 SPT自适应阈值选取方法第33-35页
    3.4 面向实体发现的网页文本SPT聚类算法实现第35-36页
    3.5 算法分析第36-38页
    3.6 本章小结第38-39页
第四章 实验设计和结果分析第39-45页
    4.1 实验数据及评价标准第39-40页
        4.1.1 实验环境第39页
        4.1.2 实验数据采集第39页
        4.1.3 实验评价标准第39-40页
    4.2 自适应阈值选取方法有效性测试第40-42页
        4.2.1 实验设计第40页
        4.2.2 数据集选取第40-41页
        4.2.3 实验结果及分析第41-42页
    4.3 SPT算法性能测试第42-43页
        4.3.1 实验设计第42页
        4.3.2 数据集选取第42页
        4.3.3 实验结果与分析第42-43页
    4.4 本章小结第43-45页
第五章 面向实体发现的迭代搜索原型系统的设计和实现第45-66页
    5.1 面向实体发现的迭代搜索系统的总体设计与实现方案第45-51页
        5.1.1 需求分析第45-47页
        5.1.2 迭代搜索系统的总体结构第47-48页
        5.1.3 迭代搜索系统实现第48-51页
    5.2 迭代搜索系统聚类模块的设计与实现第51-55页
        5.2.1 面向实体发现的聚类模块的类设计第51-54页
        5.2.2 聚类模块实体发现的具体流程第54-55页
        5.2.3 数据结构第55页
    5.3 面向实体发现的迭代搜索系统的应用实例第55-65页
        5.3.1 实例一:指定实体相关实体发现第56-60页
        5.3.2 实例二:同名实体发现的实例第60-65页
    5.4 本章小结第65-66页
第六章 总结和展望第66-68页
    6.1 本文总结第66页
    6.2 后续工作展望第66-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-73页
作者在学期间取得的学术成果目录第73页

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