本文關(guān)鍵詞：面向搜索引擎的文本聚類研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

面向搜索引擎的文本聚類研究

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論文目錄

摘要第1-6頁

Abstract第6-8頁

目錄第8-12頁

第1章 緒論第12-20頁

　　· 研究背景第12-14頁

　　· 搜索引擎聚類國內(nèi)外研究現(xiàn)狀第14-15頁

　　· 搜索引擎聚類分類第15-16頁

　　· 搜索聚類存在的問題第16-17頁

　　· 研究意義第17-18頁

　　· 論文研究內(nèi)容第18-20頁

第2章 文本聚類概述第20-30頁

　　· 文本聚類研究第20-22頁

　　　　· 聚類定義第20-21頁

　　　　· 文本聚類研究發(fā)展第21-22頁

　　· 聚類分析方法第22-28頁

　　　　· 劃分法（Partitioning Methods）第22-24頁

　　　　· 層次法（Hierarchical Methods）第24-26頁

　　　　· 基于密度的方法（density-based methods）第26頁

　　　　· 基于網(wǎng)格的方法（grid-based methods）第26-27頁

　　　　· 基于模型的方法（Model-Based Methods）第27頁

　　　　· 聚類算法比較第27-28頁

　　· 本章小結(jié)第28-30頁

第3章 搜索引擎的信息處理第30-44頁

　　· 信息收集和存儲第30-33頁

　　　　· 收集和信息儲存方式第30-31頁

　　　　· 網(wǎng)頁抓取技術(shù)第31-33頁

　　· 網(wǎng)頁信息處理第33-42頁

　　　　· 提取文檔中的文本內(nèi)容第33-37頁

　　　　· 中文分詞第37-39頁

　　　　· 自然語言處理第39-42頁

　　· 信息索引技術(shù)第42-43頁

　　· 本章小結(jié)第43-44頁

第4章 基于關(guān)鍵詞的 k-means 聚類算法第44-52頁

　　· 互聯(lián)網(wǎng)下搜索引擎應(yīng)用的特點分析第44頁

　　· 基于關(guān)鍵詞的 KM-BKW 算法第44-46頁

　　　　· KM-BKW 算法流程第45-46頁

　　　　· TF-IDF 運算步驟第46頁

　　· KM-BKW 算法提取模塊實現(xiàn)第46-50頁

　　　　· 關(guān)鍵詞提取模塊的設(shè)計第46-48頁

　　　　· 關(guān)鍵詞權(quán)重計算第48頁

　　　　· 關(guān)鍵詞提取算法第48-49頁

　　　　· 文檔聚類模塊第49-50頁

　　· 本章小結(jié)第50-52頁

第5章 電子商務(wù)環(huán)境下基于 KM-BKW 原型模型設(shè)計與實現(xiàn)第52-68頁

　　· 電子商務(wù)環(huán)境下的搜索應(yīng)用第52-58頁

　　　　· 語義搜索第52頁

　　　　· 圖片搜索第52-53頁

　　　　· 智能搜索第53-54頁

　　　　· 移動搜索第54-55頁

　　　　· 垂直購物搜索第55-56頁

　　　　· 比價搜索第56-57頁

　　　　· 站內(nèi)搜索第57-58頁

　　· 系統(tǒng)設(shè)計第58-62頁

　　　　· 數(shù)據(jù)獲取模塊第59-60頁

　　　　· 聚類模塊第60-61頁

　　　　· 個性化模塊第61-62頁

　　　　· 結(jié)果排序模塊第62頁

　　· 系統(tǒng)實現(xiàn)與數(shù)據(jù)分析第62-67頁

　　　　· 系統(tǒng)實現(xiàn)平臺第62頁

　　　　· 系統(tǒng)性能分析第62-67頁

　　· 本章小結(jié)第67-68頁

第6章 結(jié)論與展望第68-70頁

　　· 研究總結(jié)第68頁

　　· 對未來的展望第68-70頁

參考文獻第70-74頁

攻讀碩士期間已發(fā)表的論文第74-75頁

致謝第75頁

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  本文關(guān)鍵詞：面向搜索引擎的文本聚類研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。