| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 本文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关工作综述 | 第16-24页 |
| 2.1 网页正文抽取 | 第16-18页 |
| 2.1.1 基于DOM树的正文抽取 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于统计和可视化特征的页面正文抽取 | 第17-18页 |
| 2.1.3 基于数据挖掘的正文抽取 | 第18页 |
| 2.2 近似文本检测 | 第18-20页 |
| 2.2.1 Shingling算法 | 第19页 |
| 2.2.2 Ⅰ-MATCH | 第19-20页 |
| 2.2.3 Simhash算法 | 第20页 |
| 2.3 文本推荐 | 第20-21页 |
| 2.3.1 向量空间模型 | 第21页 |
| 2.3.2 主题模型 | 第21页 |
| 2.4 短文本情感分析 | 第21-22页 |
| 2.5 本文使用的算法和工具 | 第22-23页 |
| 2.5.1 布隆过滤器 | 第22页 |
| 2.5.2 Redis数据库 | 第22-23页 |
| 2.5.3 Ansj | 第23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 中草药病友系统分析与设计 | 第24-35页 |
| 3.1 需求分析 | 第24-29页 |
| 3.1.1 功能需求 | 第25-28页 |
| 3.1.2 数据需求 | 第28-29页 |
| 3.2 总体设计 | 第29-30页 |
| 3.3 子模块设计 | 第30-34页 |
| 3.3.1 个人中心模块 | 第30页 |
| 3.3.2 在线交流模块 | 第30-31页 |
| 3.3.3 网页正文采集 | 第31-32页 |
| 3.3.4 推荐模块 | 第32-33页 |
| 3.3.5 评论模块 | 第33页 |
| 3.3.6 搜索模块 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 关键技术研究 | 第35-58页 |
| 4.1 网页正文抽取 | 第35-43页 |
| 4.1.1 网页正文抽取方法 | 第35-41页 |
| 4.1.2 实验 | 第41-43页 |
| 4.2 近似文本检测 | 第43-48页 |
| 4.2.1 基于Simhash算法的文本近似检测方法 | 第43-47页 |
| 4.2.2 实验 | 第47-48页 |
| 4.3 文本推荐 | 第48-52页 |
| 4.3.1 文本推荐方法 | 第49-51页 |
| 4.3.2 实验 | 第51-52页 |
| 4.4 评论概括 | 第52-56页 |
| 4.4.1 评论概括方法 | 第53-55页 |
| 4.4.2 实验 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 病友系统实现 | 第58-70页 |
| 5.1 系统实现和部署 | 第58-60页 |
| 5.2 模块实现 | 第60-69页 |
| 5.2.1 个人中心模块 | 第60-61页 |
| 5.2.2 在线交流模块 | 第61-62页 |
| 5.2.3 网页正文采集 | 第62-64页 |
| 5.2.4 推荐模块 | 第64-65页 |
| 5.2.5 评论模块 | 第65-68页 |
| 5.2.6 搜索模块 | 第68-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |