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基于Web信息抽取的专业知识获取方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 引言第12-24页
   ·研究背景第12-13页
   ·国内外研究现状与分析第13-20页
     ·Web信息抽取技术的发展历史第13-14页
     ·Web信息抽取技术第14-16页
     ·典型的信息抽取工具第16-20页
   ·本文拟解决的关键问题第20-22页
   ·本文的结构第22-24页
第2章 Web网页自动批量获取方法第24-36页
   ·Google Web API第24-25页
   ·Web网页获取的总体设计思想第25-27页
   ·正则表达式第27-31页
   ·Web网页自动获取算法 WPAR第31-32页
   ·网页自动获取结果第32-35页
     ·创建一个简单搜索第32-33页
     ·获取 URL第33-34页
     ·获取网页第34页
     ·使用正则表达式匹配出网页中的URL第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第3章 Web网页清洗方法第36-51页
   ·噪音数据分析第36-38页
   ·Web网页清洗技术研究第38-40页
   ·基于自动分块的网页清洗方法第40-50页
     ·规范 HTML文档标签第40-45页
     ·简化 XHTML文档标签第45-47页
     ·构造 HTML容器标签树第47-48页
     ·确定主题内容块第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第4章 基于信息抽取的专业知识获取方法第51-64页
   ·专业知识获取模型第51-54页
   ·数据路径描述方法第54-56页
     ·DOM、XPath与 XSLT第54-56页
     ·数据路径描述第56页
   ·数据映射及信息抽取方法第56-59页
   ·信息抽取规则学习方法第59-62页
   ·本章小结第62-64页
第5章 基于向量空间模型的文本特征表示方法第64-81页
   ·中文文本特征表示模型第64-67页
     ·布尔模型第64-65页
     ·概率模型第65-66页
     ·向量空间模型第66-67页
   ·基于向量空间模型表示的文本特征提取方法第67-73页
     ·文本特征提取第68页
     ·文本特征表示方法第68-71页
     ·特征词提取方法第71-73页
   ·基于词性的文本特征提取算法第73-79页
     ·PSFE算法第73-74页
     ·中文分词第74-77页
     ·降低特征向量维数第77-78页
     ·特征词权重的计算第78-79页
   ·PSFE算法结果分析第79页
   ·本章小结第79-81页
第6章 基于改进的KNN算法的网页分类方法第81-103页
   ·中文网页自动分类过程第82-83页
   ·文本自动分类算法第83-84页
   ·训练库的建立第84-86页
   ·文本相似度算法第86-90页
     ·简单向量距离分类法第86-87页
     ·贝叶斯分类方法第87-88页
     ·决策树分类法第88-89页
     ·支持向量机分类算法第89页
     ·KNN分类算法第89-90页
   ·基于特征项减少的改进的 KNN算法第90-95页
     ·DFKNN算法第91-92页
     ·实验结果分析第92-95页
   ·基于数据分割的改进的 KNN算法第95-96页
   ·基于 Web挖掘的训练库自动生成方法第96-102页
     ·训练库自动生成的研究意义第97-98页
     ·基于类挖掘的训练库自动生成方法第98-99页
     ·基于层次类挖掘的训练库自动生成方法第99-100页
     ·基于相关词组类挖掘的训练库自动生成方法第100-101页
     ·实验结果分析第101-102页
   ·本章小结第102-103页
第7章 数据的清洗与存储方法第103-117页
   ·数据清洗的一般过程第103-104页
   ·XML到数据库的映射第104-114页
     ·基于关系模型的面向对象的知识表示第105-106页
     ·XML到数据库的映射方法第106-107页
     ·XML数据映射到数据库的实现第107-114页
   ·数据库知识点初步整理方法第114-115页
   ·本章小结第115-117页
第8章 总结与展望第117-120页
   ·全文总结第117-118页
   ·展望第118-120页
参考文献第120-130页
致谢第130-131页
攻读博士学位期间发表的论文第131页

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