摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
目录 | 第7-10页 |
第一章 绪论 | 第10-15页 |
·研究背景和意义 | 第10-11页 |
·研究现状和趋势 | 第11-13页 |
·国外研究现状 | 第11-12页 |
·国内研究现状 | 第12-13页 |
·发展趋势 | 第13页 |
·论文的结构安排 | 第13-14页 |
·本章小结 | 第14-15页 |
第二章 相似记录检测的研究 | 第15-27页 |
·相似记录检测的概述 | 第15-16页 |
·相似记录检测的定义 | 第15-16页 |
·数据清洗预处理 | 第16页 |
·字段匹配算法 | 第16-21页 |
·基本的字段匹配算法 | 第17页 |
·递归的字段匹配算法 | 第17-18页 |
·Smith-Waterman算法 | 第18页 |
·改进的Smith-Waterman算法 | 第18-19页 |
·基于N-gram的字符串匹配算法 | 第19-20页 |
·中文字段匹配算法 | 第20-21页 |
·相似记录匹配度量 | 第21-24页 |
·欧几里得几何距离 | 第23页 |
·曼哈顿距离 | 第23页 |
·明考斯基距离 | 第23-24页 |
·余弦度量 | 第24页 |
·记录相似度度量(Similarity Measure)方法 | 第24-25页 |
·相似记录的处理与算法评价标准 | 第25-26页 |
·相似记录的处理 | 第25页 |
·算法评价标准 | 第25-26页 |
·本章小结 | 第26-27页 |
第三章 聚类算法分析与比较研究 | 第27-51页 |
·基于划分的方法 | 第30-35页 |
·传统划分方法 | 第30-34页 |
·大型数据库的划分方法 | 第34-35页 |
·基于层次的方法 | 第35-42页 |
·两种基本层次聚类方法 | 第35-37页 |
·改进层次聚类方法 | 第37-42页 |
·基于密度的方法 | 第42-44页 |
·DBSCAN算法 | 第42-43页 |
·OPT1CS算法 | 第43-44页 |
·基于网格的方法 | 第44-46页 |
·STING算法 | 第44-45页 |
·CLIQUE算法 | 第45-46页 |
·基于模型的方法(Model-Based Method) | 第46-47页 |
·中文聚类 | 第47-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
第四章 系统设计与实现 | 第51-62页 |
·系统设计思想 | 第51-53页 |
·系统运行平台 | 第53-54页 |
·实验数据分析 | 第54页 |
·系统数据库表结构 | 第54-55页 |
·各功能模块实现 | 第55-57页 |
·建立倒排索引模块实现 | 第55-56页 |
·提取特征值 | 第56-57页 |
·聚类模块实现 | 第57页 |
·实现结果评价 | 第57-62页 |
第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
·总结 | 第62页 |
·展望 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-66页 |
致谢 | 第66页 |