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基于潜在语义的中文文本聚类及其应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | ABSTRACT | 第7-11页 | | 第1章 引言 | 第11-15页 | | ·研究背景 | 第11页 | | ·研究目的 | 第11-13页 | | ·研究的意义 | 第13页 | | ·全文的组织结构 | 第13-15页 | | 第2章 相关工作 | 第15-27页 | | ·文本预处理 | 第15-18页 | | ·中文分词 | 第15-17页 | | ·降维技术 | 第17页 | | ·权重计算 | 第17-18页 | | ·文本聚类及其应用 | 第18-21页 | | ·文本聚类概述 | 第18页 | | ·文本聚类的应用 | 第18-19页 | | ·聚类算法 | 第19-21页 | | ·数据场在文本聚类中的应用 | 第21-23页 | | ·数据场概述 | 第21-22页 | | ·场强函数 | 第22-23页 | | ·云理论及其在文本聚类中的应用 | 第23-26页 | | ·文本数据的不确定性 | 第23-25页 | | ·云理论 | 第25-26页 | | ·本章小结 | 第26-27页 | | 第3章 基于潜在语义的中文文本聚类 | 第27-43页 | | ·潜在语义分析 | 第27-32页 | | ·截断奇异值分解 | 第27-28页 | | ·潜在语义空间更新方法 | 第28-30页 | | ·潜在语义应用示例及其解释 | 第30-32页 | | ·潜在语义分析的不足 | 第32页 | | ·弱势特征替换策略 | 第32-41页 | | ·基于《同义词林》的词义距离计算 | 第33-34页 | | ·基于《知网》的词义距离的计算 | 第34-37页 | | ·弱势特征替换的具体实现 | 第37-41页 | | ·基于潜在语义的多层次文本聚类 | 第41页 | | ·本章小结 | 第41-43页 | | 第4章 基于数据场改进的k-平均聚类算法 | 第43-55页 | | ·k-平均算法描述 | 第43-44页 | | ·欧氏距离和余弦距离 | 第43页 | | ·基于方差标准的准则函数 | 第43-44页 | | ·k-平均算法 | 第44页 | | ·基于数据场与云理论改进的k-平均算法 | 第44-54页 | | ·数据势分布函数 | 第45-46页 | | ·改进的数据势分布函数 | 第46页 | | ·数据对象间的影响因子 | 第46-49页 | | ·基于数据场的孤立点检测 | 第49-50页 | | ·基于数据场确定初始簇中心 | 第50-51页 | | ·基于云理论对孤立点分类 | 第51-54页 | | ·中文文本聚类过程 | 第54页 | | ·本章小结 | 第54-55页 | | 第5章 基于用户信息的文本聚类算法研究 | 第55-61页 | | ·基于用户的历史访问记录的多层次聚类算法 | 第55-57页 | | ·基于用户个人信息的多层次聚类 | 第57-59页 | | ·基于知网的个人信息扩展 | 第57-59页 | | ·基于用户个人信息的多层次聚类 | 第59页 | | ·本章小节 | 第59-61页 | | 第6章 实验结果与分析 | 第61-67页 | | ·评估标准 | 第61-62页 | | ·改进k-平均算法实验结果 | 第62-64页 | | ·基于用户信息的文本聚类算法的实验结果 | 第64-65页 | | ·本章小结 | 第65-67页 | | 第7章 结束语 | 第67-69页 | | ·本文总结 | 第67页 | | ·工作展望 | 第67-69页 | | 参考文献 | 第69-73页 | | 致谢 | 第73-75页 | | 攻硕期间参加的项目及发表的论文 | 第75页 |
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论文编号BS813297，这篇论文共75页
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