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基于内容的多源新闻聚合关键技术研究与实现
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基于内容的多源新闻聚合关键技术研究与实现
论文目录
 
摘要第1-9 页
ABSTRACT第9-14 页
第1章.绪论第14-21 页
　　1.1.研究背景与意义第14-16 页
　　1.2.研究现状第16-17 页
　　1.3.本文研究内容第17-19 页
　　1.4.本文的组织结构第19-21 页
第2章.相关研究工作第21-33 页
　　2.1.新闻聚合概述第21-26 页
　　　　2.1.1.信息聚合概述第21-22 页
　　　　2.1.2.RSS概述第22-23 页
　　　　2.1.3.当代新闻媒体发展趋势第23-24 页
　　　　2.1.4.新闻聚合第24-26 页
　　2.2.关键字自动提取技术第26-28 页
　　　　2.2.1.关键字自动提取方法分析第26-27 页
　　　　2.2.2.国内外关键词自动提取技术的研究第27-28 页
　　2.3.词共现(CO-OCCURRENCE)模型介绍第28-30 页
　　　　2.3.1.词共现模型概述第28-29 页
　　　　2.3.2.词共现模型的应用第29-30 页
　　2.4.文本分类技术概述第30-31 页
　　2.5.分词算法概述第31-32 页
　　2.6.本章小结第32-33 页
第3章.基于内容的新闻聚合系统架构C-NSSA第33-43 页
　　3.1.C-NSSA的理论基础MULTI-AGENT技术第33-35 页
　　　　3.1.1.AGENT定义第33-34 页
　　　　3.1.2.AGENT基本特性第34 页
　　　　3.1.3.MULTI-AGENT系统第34-35 页
　　3.2.C-NSSA概述第35-42 页
　　　　3.2.1.C-NSSA的目标和功能第35-36 页
　　　　3.2.2.C-NSSA的结构设计第36-38 页
　　　　3.2.3.功能模块分析第38-41 页
　　　　3.2.4.C-NSSA特点第41-42 页
　　3.3.本章小结第42-43 页
第4章.基于C-NSSA系统架构的关键技术研究第43-59 页
　　4.1.C-NSSA中的网络新闻关键词自动提取算法研究第43-49 页
　　　　4.1.1.TFIDF算法第43-44 页
　　　　4.1.2.词共现理论的应用第44-46 页
　　　　4.1.3.关键词权重评价函数定义第46-48 页
　　　　4.1.4.算法描述第48-49 页
　　　　4.1.5.算法优点第49 页
　　4.2.C-NSSA中的网络新闻页面解析算法研究第49-55 页
　　　　4.2.1.HTML DOM介绍第49-52 页
　　　　4.2.2.基于结构特征的新闻页面解析算法第52-54 页
　　　　4.2.3.算法描述第54 页
　　　　4.2.4.算法优点第54-55 页
　　4.3.C-NSSA中的新闻密切度评估算法研究第55-57 页
　　　　4.3.1.向量空间模型第55-56 页
　　　　4.3.2.新闻密切度评估算法定义第56 页
　　　　4.3.3.算法描述第56-57 页
　　　　4.3.4.算法优点第57 页
　　4.4.小结第57-59 页
第5章.原型系统实现及相关实验第59-68 页
　　5.1.原型系统设计与实现第59-61 页
　　　　5.1.1.系统的功能模块第59-60 页
　　　　5.1.2.系统开发环境第60 页
　　　　5.1.3.聚合系统演示第60-61 页
　　5.2.实验设计第61-67 页
　　　　5.2.1.网络新闻关键词自动提取算法实验第61-64 页
　　　　5.2.2.新闻页面解析算法实验第64-65 页
　　　　5.2.3.基于内容的新闻自动聚合算法实验第65-67 页
　　5.3.本章小结第67-68 页
第6章.总结和进一步工作第68-71 页
　　6.1.本文工作总结第68-69 页
　　6.2.进一步工作展望第69-71 页
参考文献第71-76 页
致谢第76-77 页
附录1:作者攻读硕士学位期间发表的论文第77 页
附录2:作者攻读硕士学位期间参与的科研项目第77 页
附录3:作者攻读硕士学位期间申请专利第77 页

本篇论文共77页，点击这进入下载页面。
 
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