| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 用户信息挖掘算法综述 | 第9-10页 |
| 1.3 本课题的研究内容和工作重点 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关理论及技术 | 第13-19页 |
| 2.1 爬虫技术相关介绍 | 第13-14页 |
| 2.1.1 爬虫概述 | 第13页 |
| 2.1.2 爬虫的分类 | 第13-14页 |
| 2.2 模糊匹配算法相关介绍 | 第14-15页 |
| 2.3 数据挖掘概述 | 第15-18页 |
| 2.3.1 基于Web数据挖掘技术概述 | 第16-17页 |
| 2.3.2 文本挖掘概述 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 用户信息挖掘系统 | 第19-53页 |
| 3.1 系统体系结构 | 第19-20页 |
| 3.2 网络用户信息分析 | 第20-21页 |
| 3.3 非结构化数据获取 | 第21-29页 |
| 3.3.1 基于API的数据获取技术 | 第22-23页 |
| 3.3.2 基于爬虫技术获取数据 | 第23-29页 |
| 3.4 跨网站的用户信息匹配 | 第29-37页 |
| 3.4.1 基于模糊算法的用户信息匹配 | 第29-30页 |
| 3.4.2 匹配算法的改进 | 第30-32页 |
| 3.4.3 算法的相关参数的确定 | 第32-37页 |
| 3.4.4 准确性测试 | 第37页 |
| 3.5 非度量特征提取 | 第37-51页 |
| 3.5.1 中文文本挖掘流程 | 第38-39页 |
| 3.5.2 中文文本挖掘具体算法 | 第39-49页 |
| 3.5.3 挖掘算法的改进 | 第49-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 数据库的设计和实现 | 第53-64页 |
| 4.1 数据库简述 | 第53-55页 |
| 4.1.1 数据库模型 | 第53-54页 |
| 4.1.2 数据库需求分析 | 第54-55页 |
| 4.2 MongoDB_HTML数据库设计 | 第55-58页 |
| 4.2.1 GridFS存储机制 | 第55-57页 |
| 4.2.2 Document设计 | 第57-58页 |
| 4.3 MongoDB_json数据库设计 | 第58-62页 |
| 4.3.1 MongoDB_json需求分析 | 第58-59页 |
| 4.3.2 MongoDB_json.CV集合设计 | 第59-60页 |
| 4.3.3 MongoDB_json.Friends集合设计 | 第60-61页 |
| 4.3.4 MongoDB_json.Articles集合设计 | 第61-62页 |
| 4.4 MongoDB_SED数据库设计 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 系统实现与结果分析 | 第64-80页 |
| 5.1 信息提取系统设计与实现 | 第64-70页 |
| 5.1.1 个人信息CV的提取 | 第65-67页 |
| 5.1.2 朋友圈Friend提取 | 第67-68页 |
| 5.1.3 Article的提取 | 第68-70页 |
| 5.2 跨网站的用户信息匹配实现 | 第70-73页 |
| 5.3 文本挖掘模块的实现 | 第73-74页 |
| 5.4 社工库生成程序 | 第74-76页 |
| 5.5 社工库查询工具设计 | 第76-79页 |
| 5.5.1 社工库查询工具的功能分析 | 第76页 |
| 5.5.2 查询工具的查询算法 | 第76-77页 |
| 5.5.3 查询工具界面设计与实现 | 第77-79页 |
| 5.6 本章小结 | 第79-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第86页 |
