数据挖掘在智能答疑系统中的应用与研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章 绪论	第10-16页
·课题研究背景及意义	第10-11页
·智能答疑的国内外研究现状	第11-14页
·智能答疑系统发展现状	第11-13页
·数据挖掘技术发展现状	第13-14页
·论文的主要内容和安排	第14-16页
第二章 数据仓库与数据挖掘概述	第16-27页
·数据仓库技术	第16-19页
·数据仓库的定义	第16-17页
·数据仓库的体系结构与功能描述	第17-18页
·数据仓库的实现过程	第18-19页
·数据挖掘的技术基础	第19-21页
·数据挖掘的概念	第19页
·数据挖掘的方法与技术	第19-20页
·数据挖掘的分析方法	第20-21页
·数据挖掘系统的体系结构及挖掘步骤	第21-23页
·数据挖掘系统的体系结构	第21-22页
·数据挖掘的步骤	第22-23页
·文本挖掘	第23-27页
·文本挖掘的定义	第23-24页
·文本挖掘的过程	第24页
·文本挖掘的方法	第24-25页
·文本挖掘技术的应用	第25-27页
第三章 数据挖掘算法在答疑系统数据仓库中的应用	第27-44页
·关联规则算法	第27-30页
·关联规则的基本概念	第27-28页
·关联规则的挖掘步骤	第28页
·经典算法-Apriori算法	第28-30页
·文本聚类算法	第30-38页
·数据预处理—自动分词算法及演示	第30-32页
·文本特征表示与向量空间模型	第32页
·文本特征提取和权重计算	第32-34页
·关联度与相似度算法研究	第34-37页
·k-means聚类算法及应用	第37-38页
·算法在数据仓库中的应用	第38-44页
·算法的应用思想	第38-39页
·算法实现过程	第39-42页
·数据仓库的整理与实现	第42-44页
第四章 基于数据挖掘的智能答疑系统的实现	第44-55页
·系统主要功能模块	第44-45页
·数据仓库结构设计	第45-47页
·系统答疑算法设计及实现	第47-53页
·答疑算法设计	第47-48页
·答疑算法的实现过程	第48-53页
·实验结果与结论	第53-55页
第五章 结论	第55-56页
参考文献	第56-60页
致谢	第60页