| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与问题提出 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 问题提出 | 第11-12页 |
| 1.2 文本聚类研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 文本聚类 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 文本聚类相关技术分析 | 第16-27页 |
| 2.1 文本聚类相关技术 | 第16-20页 |
| 2.1.1 中文分词 | 第16-17页 |
| 2.1.2 停用词过滤 | 第17-18页 |
| 2.1.3 特征降维 | 第18页 |
| 2.1.4 文本表示方法 | 第18-19页 |
| 2.1.5 文本相似度计算 | 第19-20页 |
| 2.2 聚类算法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基于层次的聚类方法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于划分的聚类方法 | 第22页 |
| 2.2.3 基于密度的聚类方法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 基于模型的聚类方法 | 第23页 |
| 2.2.5 基于网格的聚类方法 | 第23-24页 |
| 2.3 聚类算法比较 | 第24-25页 |
| 2.4 聚类算法评价方案 | 第25-26页 |
| 2.4.1 基于人工判定的指标 | 第25-26页 |
| 2.4.2 基于目标函数的指标 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 改进截断距离及归一化处理的CFSFDP算法 | 第27-39页 |
| 3.1 CFSFDP算法介绍 | 第27-32页 |
| 3.1.1 CFSFDP算法思想 | 第27页 |
| 3.1.2 CFSFDP算法概念 | 第27-30页 |
| 3.1.3 CFSFDP算法描述 | 第30页 |
| 3.1.4 CFSFDP算法效果演示 | 第30-32页 |
| 3.2 基于改进的CFSFDP聚类 | 第32-35页 |
| 3.2.1 截断距离dc | 第32页 |
| 3.2.2 第k邻近距离图 | 第32-33页 |
| 3.2.3 CFSFDP算法选取策略 | 第33页 |
| 3.2.4 数据归一化 | 第33-35页 |
| 3.3 实验结果比较与分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 高考咨询文本聚类过程 | 第35-36页 |
| 3.3.2 数据集 | 第36页 |
| 3.3.3 实验设计 | 第36-37页 |
| 3.3.4 实验分析与比较 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于粒子群算法的CFSFDP聚类算法 | 第39-49页 |
| 4.1 传统的粒子群算法 | 第39-41页 |
| 4.1.1 粒子群算法思想及简介 | 第39页 |
| 4.1.2 粒子群算法构成要素 | 第39-40页 |
| 4.1.3 粒子群算法描述 | 第40页 |
| 4.1.4 适应度函数 | 第40-41页 |
| 4.2 基于粒子群的CFSFDP聚类 | 第41-44页 |
| 4.2.1 基于粒子群的CFSFDP聚类的引出 | 第41-42页 |
| 4.2.2 聚类中心的重新设计 | 第42-43页 |
| 4.2.3 基于粒子群的CFSFDP算法描述 | 第43-44页 |
| 4.3 实验结果比较与分析 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-52页 |
| 5.1 工作总结 | 第49-50页 |
| 5.2 未来展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录 | 第58-59页 |
| 详细摘要 | 第59-61页 |