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文本挖掘及其在文本检索中的应用

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文本挖掘及其在文本检索中的应用
论文目录
 
声明第1 页
关于论文使用授权的说明第4-5 页
本文受第5-6 页
摘 要第6-7 页
Abstract第7-11 页
第一章 绪论第11-25 页
  · 本文研究背景第11-12 页
  · 文本检索技术的发展第12-13 页
  · 文本检索系统的性能评价第13-14 页
  · 文本检索模型第14-15 页
  · 文本检索技术的应用第15-19 页
    · 通用文本检索系统第15-16 页
    · 搜索引擎第16-18 页
      · 基于Spider 的搜索引擎第17-18 页
      · 网络目录第18 页
    · 知识管理系统第18-19 页
  · 数据挖掘简介第19-23 页
    · 数据挖掘过程第19-20 页
    · 数据挖掘的分类第20-21 页
    · 文本挖掘第21-23 页
  · 本文研究内容及组织结构第23-25 页
第二章 文本检索中索引的建立与压缩第25-35 页
  · 背景介绍第25 页
  · 文档检索的策略第25-26 页
  · 倒排索引第26-31 页
    · 倒排索引的分类第26-27 页
    · 使用关系型数据库实现索引第27 页
    · 索引的存储第27-28 页
    · 倒排索引的编码与压缩第28-31 页
  · 使用关系数据库建立倒排索引的具体实现第31-32 页
    · 表结构设计第31 页
    · 优化更新第31-32 页
    · 查询第32 页
    · 并行化第32 页
  · 实验结果第32-33 页
  · 小结第33-35 页
第三章 文本的自动分类与文本聚类第35-51 页
  · 文本的编码第35-37 页
    · 向量空间模型简介第35-37 页
      · 向量空间模型的基本概念第35-36 页
      · TF.IDF 分配权重第36-37 页
    · 文档相似性度量第37 页
  · 文本的自动分类第37-42 页
    · 文本自动分类的研究现状第38 页
    · 文本自动分类中文本的向量空间模型表示第38-39 页
    · 训练阶段第39-40 页
    · 分类阶段第40-41 页
    · 实验结果第41-42 页
  · 文本聚类第42-50 页
    · 文本聚类算法简介第43-44 页
      · 层次凝聚法第43 页
      · 平面划分法第43-44 页
    · 特征选择第44-45 页
    · 基于群体智能的文本聚类算法第45-50 页
      · 聚类算法第45-47 页
      · 类别标注第47 页
      · 实验结果第47-50 页
  · 小结第50-51 页
第四章 概念空间的建立及搜索第51-63 页
  · 引言第51 页
  · 自动生成概念空间第51-57 页
    · 概念抽取第52-53 页
    · 共现分析第53-55 页
    · 使用Hopfield 网络搜索概念空间第55-56 页
    · 试验结果第56-57 页
  · 利用知网扩展概念空间第57-61 页
    · WordNet 简介第57-58 页
    · HowNet 简介第58-59 页
    · 知网中关系的抽取与激活第59-61 页
  · 小结第61-63 页
第五章 查询接口第63-69 页
  · 布尔检索第64 页
  · 利用向量空间模型寻找相关类别第64-66 页
    · 查询的向量空间表示第65 页
    · 类别的搜索第65-66 页
  · 使用概念空间扩展查询第66-67 页
  · 查询界面及查询结果第67-68 页
  · 小结第68-69 页
第六章 结束语第69-71 页
  · 本文小结第69-70 页
  · 进一步工作第70-71 页
附录第71-75 页
  附录· 通用文本检索系统的比较第71-72 页
  附录2 基于Spider 的搜索引擎的比较第72 页
  附录3 网络目录的比较第72-73 页
  附录4 知识管理系统的比较第73-75 页
参考文献第75-79 页
致谢第79-80 页
作者简历第80 页
攻读硕士学位期间所发表论文第80页

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