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目录
1 绪 论
1.1 论文的选题背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文的研究目的和研究内容
1.4 论文的组织结构
1.5 本章小结
2 基于HowNet的语义计算
2.1 HowNet的简介及优势
2.2 基于HowNet的词汇语义相似度计算
2.3 基于HowNet的文本语义相似度计算
2.4 本章小结
3 基于语义的混合聚类算法HCA
3.1 常用聚类算法综述
3.2 遗传算法(GA)与k-medoids的结合
3.3 语义在HCA的应用
3.4 基于语义的HCA的具体步骤
3.5 本章小结
4 基于HCA的用户兴趣建模
4.1 针对Web挖掘的用户兴趣度
4.2 基于HCA的二级向量空间模型的建立
4.3 用户兴趣描述文件
4.4 本章小结
5 实验结果及分析
5.1 实验总体介绍
5.2 实验准备
5.3 实验1:混合聚类算法本身改善的效果
5.4 实验2:引入语义相似度的改善效果
5.5 实验3:基于HCA的用户兴趣模型的有效性
5.6 本章小结
6 总结与展望
致谢
参考文献
附 录
A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录
B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录