| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-12页 |
| ·互联网的发展与Blog的兴起 | 第9-10页 |
| ·基于Blog的搜索研究 | 第10-11页 |
| ·TREC测试的博客精选任务 | 第11-12页 |
| ·本文的工作内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织 | 第13-14页 |
| 第二章 博客精选任务的研究现状 | 第14-19页 |
| ·前言 | 第14页 |
| ·Blog精选任务中的主题选取 | 第14-15页 |
| ·检索系统的评估体系 | 第15-16页 |
| ·Blog精选任务的解决方案 | 第16-19页 |
| ·信息检索策略 | 第16-17页 |
| ·TREC2008中的两个最佳博客精选方案 | 第17-19页 |
| 第三章 博客数据的前期处理 | 第19-28页 |
| ·查询话题 | 第19-20页 |
| ·博客圈的结构 | 第20页 |
| ·数据集的构建 | 第20-23页 |
| ·博客选择 | 第21页 |
| ·博客抓取 | 第21-22页 |
| ·组织数据 | 第22-23页 |
| ·检索结果的精确性评价标准 | 第23-24页 |
| ·实验辅助工具包 | 第24-27页 |
| ·预处理 | 第27-28页 |
| 第四章 基于博文相关性分布的精选设计 | 第28-42页 |
| ·基线实验(Baseline)的设计 | 第28-33页 |
| ·基线实验A(Baseline A) | 第28-29页 |
| ·基线实验B(Baseline B) | 第29-31页 |
| ·基线实验C(Baseline C) | 第31-33页 |
| ·博客的相似分布特征 | 第33-37页 |
| ·坐标转换与归一化 | 第34-35页 |
| ·区间划分 | 第35-37页 |
| ·基于SVM分类器与博客相似分布的博客精选技术 | 第37-42页 |
| ·基于超平面距离的SVM分类器 | 第37-40页 |
| ·基于SVM的博客精选 | 第40-42页 |
| 第五章 查询扩展与类别分布不平衡性的解决 | 第42-53页 |
| ·查询扩展 | 第42-45页 |
| ·经典Rocchio算法 | 第42-43页 |
| ·基于TFIDF的Rocchio算法 | 第43-44页 |
| ·基于TFIDF的Rocchio算法与相关反馈的实现 | 第44-45页 |
| ·类别不平衡性 | 第45-51页 |
| ·传统类分布预测方法 | 第46-47页 |
| ·改进的Classify & Count算法 | 第47-50页 |
| ·特征-质心向量和样本聚类 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作总结 | 第53页 |
| ·工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |