基于隐马尔科夫过程的Blog相似性分析方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外相关领域研究与应用现状 | 第10-12页 |
| ·Blog 识别的研究与应用现状 | 第10-11页 |
| ·Blog 相似度的研究与应用现状 | 第11-12页 |
| ·论文研究的内容及组织结构 | 第12-15页 |
| ·论文研究的内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织 | 第13-15页 |
| 第2章 Blog 网页分析与识别 | 第15-34页 |
| ·Blog 相似性分析的意义 | 第15-16页 |
| ·Web 网页的分析 | 第16-20页 |
| ·DocView 模型 | 第16-19页 |
| ·半结构化数据 | 第19-20页 |
| ·Web 网页识别 | 第20-23页 |
| ·Web 网页识别流程简介 | 第20-21页 |
| ·特征提取 | 第21-22页 |
| ·机器学习算法 | 第22-23页 |
| ·Blog 网页分析 | 第23-26页 |
| ·Blog 的基本特征和功能要素 | 第23-24页 |
| ·Blog 网页的主要形式特征 | 第24-25页 |
| ·易与 Blog 网页发生混淆的网页类型 | 第25-26页 |
| ·Blog 网页识别 | 第26-33页 |
| ·广义 Blog 网页识别 | 第26-31页 |
| ·狭义 Blog 网页识别 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于隐马尔科夫模型的分析与研究 | 第34-54页 |
| ·隐马尔科夫模型简介 | 第34-38页 |
| ·隐马尔科夫模型原理 | 第34页 |
| ·隐马尔科夫模型描述 | 第34-35页 |
| ·隐马尔科夫模型的三个基本问题 | 第35页 |
| ·解决隐马尔科夫模型问题的三个基本算法 | 第35-38页 |
| ·Blog 相似性研究技术概述 | 第38-47页 |
| ·Blog 网页相似度计算方法 | 第38-41页 |
| ·Blog 网页内容抽取 | 第41-47页 |
| ·传统 Blog 相似性研究技术的优势与弊端 | 第47页 |
| ·隐马尔科夫模型的建立 | 第47-51页 |
| ·隐马尔科夫模型的应用 | 第48页 |
| ·Blog 网页结构相似性研究 | 第48-50页 |
| ·Blog 网页关键词相似性研究 | 第50-51页 |
| ·隐马尔科夫模型的训练过程 | 第51-52页 |
| ·训练算法 | 第51-52页 |
| ·阈值确定 | 第52页 |
| ·模型测试 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 基于隐马尔科夫模型的设计与实现 | 第54-61页 |
| ·基于隐马尔科夫模型的体系结构 | 第54-55页 |
| ·Blog 收集模块 | 第55页 |
| ·Blog 预处理模块 | 第55-57页 |
| ·消重引擎 | 第57-58页 |
| ·隐马尔科夫学习模块 | 第57页 |
| ·隐马尔科夫检测模块 | 第57-58页 |
| ·系统测试 | 第58-60页 |
| ·测试环境 | 第58页 |
| ·测试结果 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简历 | 第68页 |
