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基于web的中文文本挖掘研究

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基于web的中文文本挖掘研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
前言第7-14页
第一章 数据挖掘和web数据挖掘第14-19页
  · 数据挖掘及其研究现状第14-15页
  · web数据挖掘的起源和定义第15-16页
    · web数据挖掘的起源第15页
    · web数据挖掘的定义第15-16页
  · web数据挖掘与web信息检索第16页
    · web信息检索的定义第16页
    · 两者的关系第16页
  · web数据挖掘的分类第16-17页
  · web文本挖掘第17页
  · 本次毕业设计进行的工作第17-19页
第二章 web文本挖掘系统的设计第19-22页
  · web的数据模型第19页
  · web文本挖掘方法第19-20页
  · 文本挖掘的处理过程第20页
  · 系统模块划分第20-22页
第三章 分类/聚类算法概述第22-39页
  · 类及类间距离的定义第22-25页
    · 类的定义第22-23页
    · 类间距离的定义第23-25页
  · 聚类算法介绍第25-31页
    · 聚类步骤第25-27页
    · 常用聚类算法第27-29页
    · 基于自组织神经网络的聚类分析第29-31页
  · 分类算法介绍第31-39页
    · 常用分类算法第31-32页
    · 基于神经网络的分类算法第32-39页
第四章 web文本挖掘系统的详细设计第39-46页
  · 网页信息分析第39-41页
    · 网上信息的表示第39页
    · 网页的结构分析第39-40页
    · 网页控制符分析第40页
    · 网页信息的提取流程第40-41页
    · HTML控制符号处理第41页
  · 文档预处理第41-44页
    · 中文词切分第41-42页
    · 特征表示和特征提取第42-43页
    · 权值计算第43页
    · 特征向量的缩减(向量空间模型VSM)第43-44页
  · 分类算法选择第44页
  · 聚类算法选择第44页
  · 开发环境与开发工具第44-45页
    · 系统开发环境第44页
    · SqlServer2000简介第44-45页
    · Delphi·简介第45页
  · 系统实验及结果分析第45-46页
第五章 文本挖掘的应用第46-49页
  · 基于STCS的新型信息搜索引擎第46-47页
  · 文本挖掘器TextMiner第47-48页
  · 小结第48-49页
结论第49-50页
致谢第50-51页
攻读硕士学位期间发表的论文第51-52页
参考文献第52-53页

本篇论文共53页,点击这进入下载页面
 
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