| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文所做的工作和论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 中文文本挖掘的相关技术 | 第13-24页 |
| ·中文分词 | 第13-14页 |
| ·语义分析 | 第14-17页 |
| ·聚类算法 | 第17-19页 |
| ·特征表示 | 第19-20页 |
| ·文本分类 | 第20-21页 |
| ·评价指标 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于共现矩阵和语义距离的关键词聚类降维 | 第24-41页 |
| ·总体流程框架 | 第24-25页 |
| ·特征降维处理 | 第25-27页 |
| ·关键词聚类降维 | 第27-33页 |
| ·关键词聚类 | 第27页 |
| ·聚类算法的选择 | 第27-33页 |
| ·关键词聚类的相关性度量 | 第33页 |
| ·关键词共现矩阵 | 第33-36页 |
| ·.1 共现矩阵 | 第33-34页 |
| ·共现矩阵转换为距离矩阵 | 第34-36页 |
| ·共现矩阵的优缺点 | 第36页 |
| ·语义分析及语义距离 | 第36-38页 |
| ·知网（hownet ）的词语语义距离计算 | 第36-37页 |
| ·语义距离的优缺点 | 第37-38页 |
| ·词共现分析与语义分析的综合 | 第38-39页 |
| ·线性综合 | 第38页 |
| ·基于词共现距离的 1 值补充 | 第38-39页 |
| ·取两距离最小值的综合方法 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于共现矩阵与语义距离的文本分类实验 | 第41-65页 |
| ·实验总体设计 | 第41-42页 |
| ·语料库 | 第42页 |
| ·共现矩阵与语义距离的对比实验 | 第42-51页 |
| ·中文分词模块 | 第42-44页 |
| ·预处理模块 | 第44-46页 |
| ·共现矩阵模块 | 第46-48页 |
| ·语义分析模块 | 第48页 |
| ·聚类模块 | 第48-50页 |
| ·特征降维效果 | 第50-51页 |
| ·文本分类实验 | 第51-64页 |
| ·特征表示模块 | 第51-54页 |
| ·文本分类模块 | 第54-57页 |
| ·两种相关性度量配合不同聚类算法在中文文本分类中的对比 | 第57-61页 |
| ·不同的特征降维方法在中文文本分类中的对比 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论与展望 | 第65-67页 |
| 本文总结 | 第65页 |
| 下一步工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附件 | 第72页 |