基于主题策略的Web信息监测系统研究与实现
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·网络信息内容安全监测研究 | 第10-11页 |
| ·网络爬行技术研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要工作及组织结构 | 第13-14页 |
| 2 主题策略 Web 信息监测相关技术概述 | 第14-29页 |
| ·网络信息监测原理 | 第14-15页 |
| ·Web 页面结构及处理技术 | 第15-21页 |
| ·Web 页面结构 | 第15-17页 |
| ·页面DOM 树 | 第17-18页 |
| ·页面分块技术 | 第18-20页 |
| ·基于DOM 的页面处理技术 | 第20-21页 |
| ·网络爬行技术 | 第21-25页 |
| ·网络爬行器的基本原理 | 第21-23页 |
| ·网络爬行的发展演化 | 第23-25页 |
| ·主题网络爬行器 | 第25-28页 |
| ·主题策略 | 第25页 |
| ·页面评价方法 | 第25-27页 |
| ·主题网络爬行器 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 主题策略 Web 信息监测系统模型 | 第29-35页 |
| ·系统功能分析 | 第29-30页 |
| ·系统设计 | 第30-34页 |
| ·系统体系结构 | 第30-31页 |
| ·系统主要模块 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于主题策略的网络爬行算法研究 | 第35-49页 |
| ·典型算法研究 | 第35-42页 |
| ·HITS 算法 | 第35-36页 |
| ·PageRank 算法 | 第36-38页 |
| ·SALSA 算法 | 第38页 |
| ·Fish Search 算法 | 第38-40页 |
| ·Best First 算法 | 第40-41页 |
| ·基于贝叶斯分类器的页面评价算法 | 第41-42页 |
| ·典型算法分析 | 第42-43页 |
| ·启发式搜索算法 | 第43-44页 |
| ·启发式主题爬行算法 | 第44-48页 |
| ·算法思想 | 第44页 |
| ·页面辐射空间 | 第44-45页 |
| ·主题相关性评价 | 第45-46页 |
| ·启发式主题爬行算法 | 第46-47页 |
| ·算法分析及验证 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 原型系统实现及校园网应用 | 第49-63页 |
| ·系统流程 | 第49-50页 |
| ·系统主要模块详细设计 | 第50-59页 |
| ·页面获取模块 | 第50-54页 |
| ·页面解析模块 | 第54-55页 |
| ·页面内容分析模块 | 第55-56页 |
| ·数据管理模块 | 第56-58页 |
| ·用户交互模块 | 第58-59页 |
| ·系统开发环境 | 第59-60页 |
| ·系统部署 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 作者在攻读学位期间已录用的论文目录 | 第69页 |
