| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·文本挖掘的应用领域 | 第14-15页 |
| ·文本挖掘与相关研究工作的关系 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 文本挖掘的技术研究 | 第18-26页 |
| ·网络舆情的概念 | 第18页 |
| ·文本挖掘 | 第18-20页 |
| ·文本聚类 | 第20页 |
| ·文本表示模型 | 第20-22页 |
| ·布尔模型 | 第20-21页 |
| ·向量空间模型 | 第21页 |
| ·概率检索模型 | 第21-22页 |
| ·距离的计算方法 | 第22-23页 |
| ·Pearson距离 | 第22页 |
| ·Cosine距离 | 第22页 |
| ·Minkowski距离 | 第22-23页 |
| ·Kullback-Leibler距离 | 第23页 |
| ·文本相似度 | 第23-25页 |
| ·文本之间的相似度 | 第24页 |
| ·文本簇之间的相似度 | 第24-25页 |
| ·文本与文本簇之间的相似度 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 文本聚类算法质量评价及分析 | 第26-36页 |
| ·平面划分聚类法 | 第26-29页 |
| ·K-Means聚类分析 | 第26-27页 |
| ·K-Medoids聚类分析 | 第27-28页 |
| ·最近邻聚类(Nearest Neighbour) | 第28-29页 |
| ·基于密度的聚类分析 | 第29-30页 |
| ·层次聚类法 | 第30-32页 |
| ·凝聚式层次聚类(HAC | 第30-31页 |
| ·分裂式层次聚类 | 第31-32页 |
| ·聚类算法质量评价标准 | 第32-34页 |
| ·基于人工判定的指标 | 第33页 |
| ·基于目标函数的指标 | 第33-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 BBS舆情信息挖掘系统预处理模块的设计与实现 | 第36-44页 |
| ·BBS文档的采集 | 第36-39页 |
| ·BBS站点信息提取 | 第36-38页 |
| ·BBS文本信息存储 | 第38-39页 |
| ·BBS文档的结构化处理 | 第39-43页 |
| ·中文词法分析 | 第39-40页 |
| ·停用词过滤 | 第40页 |
| ·特征抽取 | 第40-41页 |
| ·特征表示 | 第41页 |
| ·权重计算 | 第41-42页 |
| ·相似度计算 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 BBS舆情信息挖掘系统的设计与实现 | 第44-50页 |
| ·系统整体流程 | 第44-45页 |
| ·数据预处理 | 第45页 |
| ·基于聚类分析的BBS话题挖掘 | 第45-47页 |
| ·基于聚类分析的话题识别 | 第45-46页 |
| ·话题识别代价 | 第46页 |
| ·热度评分 | 第46-47页 |
| ·实验结果及其分析 | 第47-49页 |
| ·话题识别实验 | 第48页 |
| ·话题热度评价实验 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |