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基于K-medoids聚类算法Web信息集成方法的研究与实现

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-15页
   ·研究目的和意义第8页
   ·研究背景第8-11页
     ·数据集成的概念第8-9页
     ·Web 数据集成的概述第9-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
     ·国外的研究现状第11-12页
     ·国内研究状况第12-13页
   ·研究现状的分析第13页
   ·论文结构第13-14页
   ·本章小结第14-15页
第二章 聚类算法第15-20页
   ·聚类的概述第15页
   ·聚类算法的分类第15-17页
   ·聚类算法的约束条件第17-18页
   ·聚类的用途可以利用第18-19页
   ·本章小结第19-20页
第三章 基于K-medoids 聚类算法的改进及Web 数据集成模型的建立第20-31页
   ·引言第20页
   ·K-medoids 聚类算法的改进第20-25页
     ·传统K-medoids 聚类算法第20-23页
     ·k-medoids 聚类算法的改进第23-25页
   ·模型的总体设计第25-26页
   ·解析器的设计第26-27页
   ·抽取器的设计第27-29页
   ·数据集成模块的设计第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 Web 数据集成原型系统的实现第31-44页
   ·相关技术第31-32页
     ·Java 语言第31页
     ·htmlparser第31-32页
   ·总体设计第32-34页
     ·系统实现结构第32页
     ·系统总体结构设计第32-34页
   ·各分模块详细设计与实现第34-41页
     ·网页获取模块设计与实现第34-35页
     ·解析器模块设计与实现第35-38页
     ·抽取器模块设计与实现第38-40页
     ·数据集成模块设计与实现第40-41页
   ·实验结论第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第五章 论文总结与展望第44-46页
   ·论文总结第44页
   ·未来的展望第44-45页
   ·本章小结第45-46页
参考文献第46-49页
作者简介第49页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第49-50页
致谢第50-51页

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