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基于新闻评论数据的K-means聚类算法的研究
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基于新闻评论数据的K-means聚类算法的研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-11 页
第一章 绪论第11-15 页
　　· 论文研究背景和意义第11-13 页
　　　　· 研究背景第11-12 页
　　　　· 研究意义第12-13 页
　　· 论文研究内容第13-14 页
　　· 论文组织结构第14-15 页
第二章 基于向量空间模型的文本聚类技术第15-33 页
　　· 文本聚类概述第15-21 页
　　　　· 数据挖掘概念第15 页
　　　　· 文本挖掘概念第15-16 页
　　　　· 文本挖掘过程和技术第16-18 页
　　　　　　· 文本挖掘过程第16-17 页
　　　　　　· 文本挖掘技术第17-18 页
　　　　· 文本聚类技术第18-21 页
　　　　　　· 文本聚类定义第18 页
　　　　　　· 文本聚类过程第18-20 页
　　　　　　· 文本聚类应用第20-21 页
　　· 向量空间模型第21-31 页
　　　　· 文本预处理第22-25 页
　　　　　　· 分词第22 页
　　　　　　· 停用词处理第22-23 页
　　　　　　· 特征项选择第23-24 页
　　　　　　· 特征项权重计算第24-25 页
　　　　· 文本表示模型第25-29 页
　　　　　　· 文本表示模型定义第25-26 页
　　　　　　· 向量空间模型概述第26 页
　　　　　　· 其它模型概述第26-28 页
　　　　　　· 向量空间模型优缺点第28-29 页
　　　　· 文本相似度度量第29-31 页
　　· 本章小结第31-33 页
第三章 文本聚类算法第33-47 页
　　· 文本聚类算法概述第33-36 页
　　　　· 聚类概念第33-34 页
　　　　· 聚类数据结构第34-35 页
　　　　· 聚类要求第35-36 页
　　· 文本聚类算法分类第36-40 页
　　　　· 划分聚类第36-37 页
　　　　· 层次聚类第37-38 页
　　　　· 基于密度的聚类第38-39 页
　　　　· 基于网格的聚类第39 页
　　　　· 基于模型的聚类第39-40 页
　　· K-MEANS 聚类算法第40-45 页
　　　　· K-means 聚类算法概念第40 页
　　　　· K-means 聚类算法优缺点第40-41 页
　　　　· K-means 聚类算法初始点的选择方法第41-42 页
　　　　· K-means 聚类算法研究进展和趋势第42-45 页
　　· 文本聚类结果的评价第45-46 页
　　· 本章小结第46-47 页
第四章 基于新闻评论数据的K-MEANS 聚类算法第47-62 页
　　· 新闻评论数据的向量空间模型第47-52 页
　　　　· 实验的新闻评论数据第47-48 页
　　　　· 新闻评论数据的特点第48-49 页
　　　　· 评论数据的预处理第49-50 页
　　　　· 评论数据的特征项第50-51 页
　　　　· 评论数据的聚类过程示例第51-52 页
　　· 新闻评论数据的聚类算法第52-57 页
　　　　· K-means 聚类算法第52 页
　　　　· 改进的K-means 聚类算法第52-55 页
　　　　· 改进的K-means 聚类算法参数分析第55-57 页
　　· 实验结果及分析第57-61 页
　　· 本章小结第61-62 页
第五章 K-MEANS 聚类算法在新闻评论推荐系统中的应用第62-70 页
　　· 新闻评论推荐系统第62-64 页
　　　　· 系统背景及意义第62-63 页
　　　　· 系统实现功能流程第63-64 页
　　· 新闻评论聚类功能的实现第64-68 页
　　　　· 功能实现方法第64 页
　　　　· 开发工具和平台第64-65 页
　　　　· 数据库结构设计第65-67 页
　　　　· 功能实现界面第67-68 页
　　· 本章小结第68-70 页
第六章 总结与展望第70-72 页
　　· 论文内容总结第70 页
　　· 研究与展望第70-72 页
参考文献第72-75 页
致谢第75-76 页
附录：攻读学位期间发表的学术论文第76 页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。
 
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