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Web信息语义特征获取技术

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 前言第10-14页
   ·研究背景第10页
   ·研究内容第10-12页
   ·本文工作及结构框架第12-14页
第二章 研究基础第14-28页
   ·Web信息语义特征表示方法第14-22页
     ·向量空间模型表示方法第15-21页
     ·音频数据检索中的重复片断搜索算法第21-22页
   ·Web信息分类技术第22-25页
   ·基于分类概念模型的Web系统描述第25-26页
   ·小结第26-28页
第三章 基于向量空间模型的语义特征描述及获取方法第28-50页
   ·Web页面位置信息获取技术第28-38页
     ·HTML文档解析技术第29-34页
     ·Web信息预处理过程第34-35页
     ·抽取位置信息算法第35-38页
   ·基于向量空间模型的语义特征表示方法第38-45页
     ·Web信息分词技术第38-39页
     ·特征权重计算算法及改进第39-42页
     ·特征抽取机制第42-43页
     ·Racchio公式计算核心向量过程第43-44页
     ·特征向量相似度计算算法第44-45页
   ·对比实验第45-49页
     ·特征选取对比实验第45-47页
     ·带有位置信息Web页面与自由文本式Web页面分类对比实验第47-49页
   ·小结第49-50页
第四章 基于重复模式的语义特征描述及获取方法第50-66页
   ·基于重复模式的语义特征表示方法第51-61页
     ·概念定义第52-53页
     ·建立相关矩阵抽取重复模式过程第53-56页
     ·重复模式抽取规则第56-58页
     ·归一化重复模式的γ近似匹配算法第58-60页
     ·计算重复模式权重并进行测试集分类过程第60-61页
   ·重复模式表示法实验分析第61-65页
     ·实验样例第61-62页
     ·实验结果第62-65页
   ·小结第65-66页
第五章 Web信息语义特征的更新第66-72页
   ·Web信息时效性研究第66-67页
   ·Web信息语义特征更新机制第67-71页
   ·小结第71-72页
第六章 结束语第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78页

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