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 |