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网络新闻分类系统及个性化新闻网站的研究与应用
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网络新闻分类系统及个性化新闻网站的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-8 页
第一章 引言第8-11 页
　　· 研究的目的和意义第8 页
　　· 国内外研究现状第8-10 页
　　　　· Web 文本挖掘技术现状第8-9 页
　　　　· 网站架构技术现状第9-10 页
　　· 研究的内容第10 页
　　· 本文的组织结构第10-11 页
第二章 WEB 挖掘相关技术第11-20 页
　　· 自然语言理解的基本概念第11-12 页
　　　　· 什么是自然语言第11 页
　　　　· 什么是自然语言理解第11 页
　　　　· 关于理解第11-12 页
　　　　· 自然语言理解的困难度第12 页
　　· 网页信息抽取技术第12 页
　　· LUCENE 全文检索系统介绍第12-13 页
　　· 文本分词第13-14 页
　　· 文本的表示方法第14-16 页
　　　　· 向量空间相关知识第14-15 页
　　　　· 文本表示模型第15-16 页
　　· 特征项的抽取第16 页
　　· 文本分类相关概念第16-17 页
　　· 文本分类算法第17-20 页
　　　　· 简单向量距离分类法第18 页
　　　　· 贝叶斯算法第18-20 页
第三章 WEB 架构介绍第20-26 页
　　· 设计模式第20-23 页
　　　　· 设计模式概述第20 页
　　　　· 相关设计模式简介第20-23 页
　　· MVC 设计模式第23-24 页
　　· STRUTS 概述第24-26 页
　　　　· Struts 的体系结构第24 页
　　　　· Struts 的实现原理第24-26 页
第四章 文本预处理的设计第26-38 页
　　· WEB页面的内容提取第26-29 页
　　　　· Html 网页的特征第26-27 页
　　　　· 网页内容抽取的设计思想第27-29 页
　　· 基于LUCENE的中文文本分词第29-33 页
　　　　· 文本分词第29-30 页
　　　　· 基于Lucene 的中文文本分词第30-31 页
　　　　· Lucene 中文分词算法实现第31-32 页
　　　　· 分词词典的选择第32 页
　　　　· 分词结果分析第32-33 页
　　· 文本向量化表示第33-35 页
　　　　· 向量化算法选择第33-34 页
　　　　· 文本向量化测试第34-35 页
　　· 文本特征提取第35-38 页
　　　　· 文本特征提取算法选择第35-36 页
　　　　· 文本特征提取测试第36-38 页
第五章 WEB 文本分类第38-42 页
　　· 训练文本语料集的选取第38 页
　　· KNN（K 最近邻居）算法第38-39 页
　　· 阈值的确定第39-40 页
　　· 文本分类算法的评价准则及目标第40-42 页
第六章 文本分类系统的实现第42-53 页
　　· 系统的实现目标第42 页
　　· 系统的总体结构第42-44 页
　　　　· 系统的总体结构图第42-43 页
　　　　· Web 分类系统的总体模块设计第43-44 页
　　· 系统的详细设计第44-51 页
　　　　· 具体类的设计（部分重要的类）第44-49 页
　　　　· 系统的界面设计第49-51 页
　　· 系统测试第51-53 页
第七章 用户新闻个性化网站的实现第53-58 页
　　· 系统的实现目标第53 页
　　· 系统的总体分析第53-54 页
　　· 系统的实现第54-58 页
　　　　· 系统包路径的设计第54 页
　　　　· 系统登录界面的实现第54 页
　　　　· 系统自动排版的设计与实现第54-58 页
第八章 结论与展望第58-61 页
　　· 结论第58-59 页
　　· 展望第59-61 页
参考文献第61-64 页
附录第64-66 页
致谢第66-67 页
在读期间取得的科研成果第67 页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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