| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·相关技术研究现状 | 第9-12页 |
| ·信息搜索研究现状 | 第9-10页 |
| ·文本信息抽取研究现状 | 第10-11页 |
| ·文本分类技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容和创新点 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文创新点 | 第13页 |
| ·组织形式 | 第13-15页 |
| 第2章 文本数据挖掘的相关技术 | 第15-28页 |
| ·文本数据挖掘的概念和流程 | 第15-16页 |
| ·信息资源的搜索 | 第16-17页 |
| ·文本信息的预处理 | 第17-19页 |
| ·Web信息抽取 | 第17-18页 |
| ·中文分词技术 | 第18-19页 |
| ·文本特征的表示与选取 | 第19-22页 |
| ·文本分类 | 第22-27页 |
| ·文本分类的过程 | 第22-23页 |
| ·常用的文本分类算法 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于QI-DW的信息搜索算法 | 第28-35页 |
| ·问题描述 | 第28页 |
| ·相关基本定义 | 第28-29页 |
| ·QI的判别方法 | 第29-31页 |
| ·QIDWDS信息搜索算法的过程 | 第31-32页 |
| ·实验及结果分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于DI-DOM的信息抽取算法 | 第35-45页 |
| ·动态流信息(DI)的定义 | 第35-36页 |
| ·基于DOM树的信息抽取理论 | 第36-37页 |
| ·DOM树的分析及语义解释 | 第36-37页 |
| ·正则表达式的信息抽取理论 | 第37页 |
| ·DIDOME的信息抽取算法及相关系统 | 第37-42页 |
| ·DI的预处理 | 第38页 |
| ·DIDOM抽取算法的实现过程 | 第38-40页 |
| ·DIDOM系统的功能介绍 | 第40-42页 |
| ·实验及结果分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 基于QIDWDS与DIDOME的智能电子就业文本挖掘系统 | 第45-57页 |
| ·电子就业文本数据挖掘系统的体系结构 | 第45-46页 |
| ·电子就业信息文本分类系统的实现 | 第46-55页 |
| ·文本分类模块的结构 | 第46-47页 |
| ·文本分类的过程 | 第47-49页 |
| ·文本分类系统的功能描述 | 第49-53页 |
| ·实验及结果分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录1 攻读硕士期间发表的论文 | 第64页 |
| 附录2 攻读硕士期间参加的课题和项目 | 第64-65页 |