基于Web的智能信息检索机制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9页 |
| ·相关进展研究 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容 | 第10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 智能信息检索技术基础 | 第11-22页 |
| ·信息检索概述 | 第11-13页 |
| ·信息检索定义 | 第11页 |
| ·信息检索技术的发展概况 | 第11-13页 |
| ·信息检索模型介绍 | 第13-17页 |
| ·布尔模型 | 第13-14页 |
| ·向量模型 | 第14-16页 |
| ·概率模型 | 第16-17页 |
| ·信息检索算法研究 | 第17-18页 |
| ·信息检索效果评价 | 第18-19页 |
| ·网络蜘蛛技术 | 第19-21页 |
| ·内容提取 | 第19-20页 |
| ·搜索策略 | 第20页 |
| ·更新周期 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于Web 的信息检索模型的设计 | 第22-31页 |
| ·模型的设计要求 | 第22页 |
| ·模型的设计思想 | 第22-24页 |
| ·基于Web 的信息检索流程图 | 第24-25页 |
| ·模型的详细设计 | 第25-31页 |
| ·页面抓取和处理 | 第25-26页 |
| ·后台设计 | 第26-29页 |
| ·分类算法设计 | 第29-31页 |
| 第四章 基于Web 的信息检索关键技术研究 | 第31-39页 |
| ·文本分类关键技术 | 第31-33页 |
| ·文本分类中的文本表示 | 第31-32页 |
| ·特征提取 | 第32-33页 |
| ·分类方法关键技术 | 第33-37页 |
| ·类中心向量最近距离 | 第33-34页 |
| ·最近邻分类 | 第34页 |
| ·朴素贝叶斯分类 | 第34-37页 |
| ·阈值的确定 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 模型在石油安全领域检索的实现 | 第39-45页 |
| ·实验数据 | 第39页 |
| ·数据处理 | 第39-41页 |
| ·检索实现 | 第41-43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 发表文章目录 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 详细摘要 | 第51-57页 |
