| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 微博检索概述 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文结构及安排 | 第11-13页 |
| 第2章 微博检索关键技术综述 | 第13-27页 |
| 2.1 检索系统中自然语言处理技术 | 第13-15页 |
| 2.1.1 分词 | 第13-14页 |
| 2.1.2 文本相似度计算 | 第14-15页 |
| 2.2 检索模型 | 第15-16页 |
| 2.2.1 布尔模型 | 第15页 |
| 2.2.2 向量空间模型 | 第15-16页 |
| 2.2.3 概率模型 | 第16页 |
| 2.3 查询扩展算法 | 第16-18页 |
| 2.3.1 全局分析 | 第16-17页 |
| 2.3.2 局部分析 | 第17-18页 |
| 2.4 排序模型 | 第18-25页 |
| 2.4.1 传统的排序模型 | 第18-19页 |
| 2.4.2 排序学习模型 | 第19-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 微博检索系统设计与实现 | 第27-37页 |
| 3.1 系统相关支持 | 第27-31页 |
| 3.1.1 微博评测任务 | 第27-28页 |
| 3.1.2 语料集 | 第28-30页 |
| 3.1.3 评测方法 | 第30-31页 |
| 3.2 系统架构流程 | 第31-33页 |
| 3.2.1 系统架构简介 | 第31-32页 |
| 3.2.2 系统流程简介 | 第32-33页 |
| 3.3 系统主要模块 | 第33-36页 |
| 3.3.1 语料集预处理模块 | 第33-34页 |
| 3.3.2 检索模块 | 第34页 |
| 3.3.3 查询扩展模块 | 第34-35页 |
| 3.3.4 检索结果排序模块 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于关键词抽取的查询扩展算法研究与实现 | 第37-43页 |
| 4.1 系统建模与分析 | 第37页 |
| 4.2 基于词频的查询词扩展算法 | 第37-38页 |
| 4.3 基于熵差法的查询词扩展算法 | 第38-39页 |
| 4.4 基于C值法的查询词扩展算法 | 第39-41页 |
| 4.5 评测结果对比及分析 | 第41-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 微博检索结果二次重排算法研究与实现 | 第43-57页 |
| 5.1 微博文本间的图模型排序算法 | 第43-48页 |
| 5.1.1 基于文本相似度的图模型构建算法 | 第43-46页 |
| 5.1.2 基于图模型的排序算法 | 第46-48页 |
| 5.2 基于决策树分类的微博重排算法 | 第48-50页 |
| 5.3 实验评测结果结果对比与分析 | 第50-55页 |
| 5.3.1 基于图模型排序的微博检索结果 | 第50-53页 |
| 5.3.2 基于图模型排序与决策树分类重排的排序结果分析 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |