教育网站近似资源检测技术的研究与应用



教育网站近似资源检测技术的研究与应用

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教育网站近似资源检测技术的研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-12页
· 课题的来源及背景	第9页
· 研究目的及意义	第9-10页
· 研究现状及存在的问题	第10-11页
· 本文所做的工作	第11页
· 全文组织结构	第11-12页
2 相关理论研究	第12-18页
· 文本挖掘概述	第12页
· 聚类算法的研究	第12-13页
· 聚类算法分析对比	第13-17页
· 本章小结	第17-18页
3 传统聚类算法的研究及改进	第18-24页
· 传统聚类算法存在的问题	第18-19页
· 试题文本的特点	第18页
· 传统方法的不足	第18-19页
· 特征文本选取	第19-21页
· 传统的方法	第19-20页
· 改进后的方法	第20-21页
· 相似性度量	第21-22页
· 传统的方法	第21-22页
· 改进后的方法	第22页
· 自适应阈值	第22-23页
· 本章小结	第23-24页
4 基于搜索的试题短文本并行聚类算法	第24-30页
· 算法设计思想	第24页
· 算法描述	第24-27页
· 算法分析	第27-28页
· 正确性分析	第27页
· 效率分析	第27-28页
· 实验结果	第28-29页
· 对最佳聚类算法的选定	第28页
· 效率对比	第28-29页
· 算法改进前后对比	第29页
· 本章小结	第29-30页
5 题库查重系统	第30-48页
· 系统设计	第30-33页
· 系统总体设计	第30-31页
· 系统详细设计	第31-33页
· 系统实现与应用示例	第33-43页
· 输入查重	第33-37页
· 自动查重	第37-40页
· 结果分析	第40-43页
· 系统性能优化	第43-47页
· 分词器的选取	第43-45页
· 挑战海量数据	第45-46页
· 高并发的处理	第46-47页
· 本章小结	第47-48页
结论及展望	第48-49页
参考文献	第49-52页
在校研究成果及发表的学术论文	第52-53页
致谢	第53页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。

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