面向网络数据的定向采集与自动摘要技术的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第11-12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 相关研究工作 | 第13-28页 |
| 2.1 云计算的相关理论与技术 | 第13-18页 |
| 2.1.1 云计算的相关理论 | 第13-14页 |
| 2.1.2 Hadoop分布式平台 | 第14-16页 |
| 2.1.3 Nutch的体系架构 | 第16-18页 |
| 2.2 定向数据采集技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 定向采集技术的基本原理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 数据采集系统的发展 | 第20-21页 |
| 2.2.3 定向采集技术相关算法 | 第21-22页 |
| 2.3 多文本自动摘要技术 | 第22-27页 |
| 2.3.1 多文本自动摘要相关原理 | 第22-25页 |
| 2.3.2 自动摘要系统的发展 | 第25-26页 |
| 2.3.3 多文本自动摘要技术相关算法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 面向网络数据定向采集的自适应主题算法 | 第28-39页 |
| 3.1 问题分析 | 第28页 |
| 3.2 算法原理 | 第28-32页 |
| 3.2.1 算法的基本思想 | 第28-29页 |
| 3.2.2 计算页面的相关度 | 第29-30页 |
| 3.2.3 文本聚类 | 第30页 |
| 3.2.4 待采集页面属于主题类的概率 | 第30-31页 |
| 3.2.5 自适应函数机制 | 第31-32页 |
| 3.3 算法流程 | 第32-34页 |
| 3.4 实验与性能分析 | 第34-38页 |
| 3.4.1 实验平台与实验数据 | 第34-35页 |
| 3.4.2 实验验证 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于主题聚类的多文本自动摘要算法 | 第39-49页 |
| 4.1 问题分析 | 第39页 |
| 4.2 算法原理 | 第39-44页 |
| 4.2.1 算法的基本思想 | 第39-40页 |
| 4.2.2 文本预处理 | 第40页 |
| 4.2.3 文本向量空间构造 | 第40-41页 |
| 4.2.4 子主题自动识别 | 第41-43页 |
| 4.2.5 抽取程序模块,生成摘要 | 第43-44页 |
| 4.3 算法流程 | 第44-45页 |
| 4.4 实验验证与性能分析 | 第45-48页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第45-46页 |
| 4.4.2 实验验证与分析 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 原型系统的设计与实现 | 第49-63页 |
| 5.1 系统设计的背景 | 第49页 |
| 5.2 系统的设计 | 第49-57页 |
| 5.2.1 系统需求分析 | 第49-50页 |
| 5.2.2 系统架构分析 | 第50-52页 |
| 5.2.3 系统运行流程 | 第52-53页 |
| 5.2.4 系统类图 | 第53-57页 |
| 5.3 系统实现 | 第57-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间申请的论文 | 第69-70页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第70-71页 |
| 附录 3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
