文本挖掘中若干核心技術(shù)研究

第1章 緒論
1．1 課題研究背景及意義
1．2 課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．3 課題研究難點
1．4 文本挖掘概述
1．5 本書所研究的核心技術(shù)
1．6 相關(guān)粗糙集基礎(chǔ)知識
1．7 本書的組織結(jié)構(gòu)、主要工作和創(chuàng)新點
第2章 文本特征選擇
2．1 引言
2．2 文本表示方法
2．3 常用的文本特征權(quán)重計算方法
2．4 文本特征選擇簡介
2．5 所提的文本特征選擇方法
2．6 實驗仿真驗證
2．7 本章小結(jié)
第3章 文本分類
3．1 引言
3．2 文本分類的定義
3．3 常用的文本分類器
3．4 基于粗糙集理論的文本分類研究
3．5 ID3算法的優(yōu)化
3．6 本章小結(jié)
第4章 文本聚類
4．1 引言
4．2 文本聚類簡介
4．3 主要聚類方法
4．4 K-Means算法的改進
4．5 無監(jiān)督文本特征選擇方法研究
4．6 本章小結(jié)
第5章 文本關(guān)聯(lián)分析
5．1 引言
5．2 文本關(guān)聯(lián)規(guī)則
5．3 頻繁項集挖掘算法
5．4 文本關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
5．5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6．1 本書的主要研究內(nèi)容、成果和創(chuàng)新點
6．2 本書研究的不足和進一步工作展望
參考文獻
致謝