基于OODA决策循环的主题发现技术的研究与设计

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 课题背景、目的和意义

1.2 国内外研究动态

1.2.1 近十年国内研究动态

1.2.2 国外研究动态

1.3 论文的组织结构

1.4 论文的主要研究成果

第二章 基于OODA决策循环的主题发现理论框架研究

2.1 OODA

2.2 基于OODA的主题发现

2.2.1 Observe(观察)——数据集整理

2.2.2 Orient(判断)——数据的挖掘与融合

2.2.3 Decide(决策)——主题的可视化展现

2.2.4 Action(行动)——评估

第三章 数据仓库与数据挖掘

3.1 数据仓库

3.1.1 数据仓库的概念与特点

3.1.2 数据仓库的体系结构

3.1.3 数据仓库的分析与设计概述

3.1.4 数据仓库的应用发展

3.2 数据挖掘

3.2.1 数据挖掘的概念和特点

3.2.2 数据挖掘与数据仓库的关系

3.2.3 数据挖掘的分类

3.2.4 数据挖掘的一般步骤和过程

3.2.5 数据挖掘的应用

3.2.6 数据挖掘存在的问题、研究热点展望

第四章 文本挖掘

4.1 文本挖掘的概念

4.2 文本挖掘的一般过程

4.2.1 文本数据集的准备整理

4.2.2 进行文本数据挖掘分析

4.2.3 知识的获取、评价和输出

4.3 相关文本数据挖掘技术的研究介绍

4.3.1 关联分析

4.3.2 文本分类

4.3.3 文本聚类

第五章 基于关联规则与改进的TF*IDF相结合的领域词库的构建

5.1 领域词库建立的主要过程

5.1.1 分词

5.1.2 提取特征项和向量表示

5.1.3 复合词的识别

5.1.4 统计特征项词频

5.1.5 基于改进的TF*IDF算法的特征项权重计算

5.1.6 对特征项进行阈值筛选建立领域词库

5.2 有关建立该领域词库的数据设计

5.2.1 数据字典

5.2.2 数据定义规范

5.3 实验结果及分析

第六章 针对BBS数据的基于OODA决策循环的主题发现的分析与设计

6.1 系统的分析与设计

6.1.1 有关BBS数据的基于OODA的主题发现的分析

6.1.2 有关BBS数据的基于OODA的主题发现的设计

6.2 实验结果及分析

第七章 总结与展望

7.1 总结

7.2 进一步研究展望

参考文献

致谢

附录

一、在校期间发表的学术论文

二、在校期间参加的项目