| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·课题的来源、目的及意义 | 第10-13页 |
| ·课题的背景 | 第10-11页 |
| ·课题的意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-19页 |
| ·深层网络的研究现状 | 第13-16页 |
| ·深层网络数据源分类的研究现状 | 第16-19页 |
| ·主要研究内容和预期研究成果 | 第19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 深层网络数据源分类的相关研究 | 第21-32页 |
| ·聚类分析 | 第21-28页 |
| ·聚类分析的定义 | 第21-23页 |
| ·聚类的类型 | 第23-24页 |
| ·簇的类型 | 第24-26页 |
| ·聚类技术 | 第26-28页 |
| ·关键技术 | 第28-29页 |
| ·领域主题特征词的构建 | 第28-29页 |
| ·初始中心点的选择 | 第29页 |
| ·深层网络数据源分类面对的主要问题 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于主题和表单属性的深层网络数据源分类方法 | 第32-47页 |
| ·研究概述 | 第32-33页 |
| ·基于主题和表单属性的深层网络数据源分类框架 | 第33-37页 |
| ·观察与动机 | 第33-36页 |
| ·深层网络数据源分类框架 | 第36-37页 |
| ·深层网络数据源分类策略及相关算法 | 第37-46页 |
| ·相关定义 | 第37-38页 |
| ·深层网络 DTTD 和 ASD 词典的构建 | 第38-41页 |
| ·查询接口相似性计算 | 第41-43页 |
| ·查询接口标记 | 第43-44页 |
| ·半监督 K-Means 聚类 | 第44-45页 |
| ·后分类 PostClassification | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 深层网络数据源分类系统及实现 | 第47-56页 |
| ·系统设计目标 | 第47页 |
| ·深层网络数据源分类系统的体系结构 | 第47-48页 |
| ·基于主题和表单属性的系统功能的实现 | 第48-55页 |
| ·应用平台及开发环境 | 第48页 |
| ·数据库表设计 | 第48-50页 |
| ·领域主题特征词抽取 | 第50-52页 |
| ·查询接口标记 | 第52页 |
| ·半监督 K-Means 聚类 | 第52页 |
| ·后分类 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第56-60页 |
| ·数据集的选择 | 第56页 |
| ·实验衡量标准 | 第56-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66页 |