| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·课题目的及意义 | 第9-11页 |
| ·短文本聚类相关技术的发展 | 第11-15页 |
| ·短文本的特点 | 第11页 |
| ·短文本处理的相关技术 | 第11-13页 |
| ·短文本聚类技术的发展 | 第13-15页 |
| ·研究内容及论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 短文本重构技术的研究 | 第16-26页 |
| ·问题的提出 | 第16-18页 |
| ·主题相关信息抽取 | 第18-20页 |
| ·噪声处理 | 第20页 |
| ·水帖过滤 | 第20-24页 |
| ·决策树算法 | 第21-22页 |
| ·水帖过滤规则 | 第22-24页 |
| ·短文本重构技术构造数据集 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于近邻传播算法的K-means聚类算法改进 | 第26-38页 |
| ·聚类分析技术简介 | 第26-27页 |
| ·文本向量表示 | 第27-29页 |
| ·文本相似性度量方法 | 第29-30页 |
| ·K-means 聚类算法 | 第30-33页 |
| ·K-means 算法思想 | 第30-32页 |
| ·现有的对K-means 初始点改进方法 | 第32-33页 |
| ·使用近邻传播算法选择K-means 初始中心 | 第33-37页 |
| ·近邻传播算法Affinity Propagation | 第34-35页 |
| ·算法描述 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 聚类有效性分析及评价 | 第38-49页 |
| ·聚类有效性评价 | 第38-41页 |
| ·内部质量指标 | 第39-40页 |
| ·外部质量指标 | 第40-41页 |
| ·类别数目范围的确定 | 第41-46页 |
| ·确定聚类个数的常用方法 | 第42-43页 |
| ·类别数目范围确定实验 | 第43-46页 |
| ·有效性评价实验 | 第46-48页 |
| ·实验方案 | 第46页 |
| ·评价方法 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 BBS短文本聚类系统的实现 | 第49-56页 |
| ·系统流程图 | 第49-50页 |
| ·系统结构设计 | 第50-54页 |
| ·数据采集模块 | 第50-52页 |
| ·短文本重构模块 | 第52-53页 |
| ·文本向量表示模块 | 第53页 |
| ·聚类模块 | 第53-54页 |
| ·系统效果展示 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62页 |