Web新闻热点信息的自动发现及展示
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·话题的检测与跟踪研究现状 | 第11-13页 |
| ·关键词自动抽取研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论和技术 | 第16-25页 |
| ·PAT-Tree 技术 | 第16-18页 |
| ·网页正文抽取技术 | 第18-20页 |
| ·文本相似度计算方法 | 第20-21页 |
| ·文本聚类 | 第21-24页 |
| ·文本聚类概述 | 第21页 |
| ·常用静态聚类算法 | 第21-23页 |
| ·常用动态聚类算法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 Web 页面采集与文本预处理 | 第25-36页 |
| ·网络爬虫设计与实现 | 第25-28页 |
| ·真实站点目录层次结构抽取 | 第25-27页 |
| ·网页分类抓取实现 | 第27-28页 |
| ·网页正文抽取 | 第28-30页 |
| ·文本预处理 | 第30-34页 |
| ·中文分词 | 第31-32页 |
| ·停用词处理 | 第32页 |
| ·特征词抽取及权重计算 | 第32-33页 |
| ·稀疏向量压缩存储及相似度计算 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 热点信息发现 | 第36-54页 |
| ·热点信息发现功能划分 | 第36页 |
| ·热点词语发现 | 第36-48页 |
| ·热点命名实体抽取 | 第37-40页 |
| ·热点非实体串识别 | 第40-48页 |
| ·热点话题发现 | 第48-53页 |
| ·热点话题定义 | 第48页 |
| ·话题检测与跟踪的设计与实现 | 第48-51页 |
| ·话题的热度分析 | 第51-52页 |
| ·话题发现与跟踪的类图 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 热点信息分析及展示 | 第54-64页 |
| ·热点话题的分析及展示 | 第54-61页 |
| ·话题的标题抽取及展示 | 第54-59页 |
| ·话题的趋势图分析及展示 | 第59-60页 |
| ·话题的信息岛图分析及展示 | 第60-61页 |
| ·热点词语的分析及展示 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
