面向微博的医学健康智能搜索的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究的现状和问题的提出 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 问题的提出 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 当前研究重点 | 第11-12页 |
| 1.3.3 本文的创新之处 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 关键技术的研究 | 第13-42页 |
| 2.1 智能信息检索的基本原理与组成 | 第13-25页 |
| 2.1.1 概述 | 第13页 |
| 2.1.2 Web信息采集 | 第13-14页 |
| 2.1.3 词项词典和文档分析 | 第14-16页 |
| 2.1.4 索引构建和压缩 | 第16-18页 |
| 2.1.5 文档的评分 | 第18-20页 |
| 2.1.6 信息检索反馈 | 第20页 |
| 2.1.7 聚类算法 | 第20-24页 |
| 2.1.8 Web智能搜索 | 第24-25页 |
| 2.2 微博信息抓取技术的研究 | 第25-27页 |
| 2.2.1 新浪微博概述 | 第25-26页 |
| 2.2.2 新浪微博API接口 | 第26-27页 |
| 2.3 信息存储技术的研究 | 第27-32页 |
| 2.3.1 海量数据介绍 | 第27-28页 |
| 2.3.2 数据存储方式分类 | 第28-31页 |
| 2.3.3 Mongodb数据库的应用 | 第31-32页 |
| 2.4 索引的应用 | 第32-35页 |
| 2.4.1 索引的概念 | 第32页 |
| 2.4.2 Lucene工具 | 第32-33页 |
| 2.4.3 索引的建立 | 第33-35页 |
| 2.5 搜索引擎中聚类算法的研究和应用 | 第35-38页 |
| 2.5.1 聚类介绍 | 第35页 |
| 2.5.2 聚类算法的选择和应用 | 第35-38页 |
| 2.6 信息搜索技术的研究与应用 | 第38-41页 |
| 2.6.1 搜索的定义 | 第38页 |
| 2.6.2 基于概率搜索的研究 | 第38-39页 |
| 2.6.3 基于语言建模的信息搜索技术的研究 | 第39-40页 |
| 2.6.4 搜索的应用 | 第40-41页 |
| 2.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 智能搜索系统的设计 | 第42-49页 |
| 3.1 智能搜索系统的需求概述 | 第42页 |
| 3.2 智能搜索系统的总体结构设计 | 第42-44页 |
| 3.2.1 总体框架 | 第42-43页 |
| 3.2.2 Carrot2介绍 | 第43-44页 |
| 3.3 智能搜索系统的数据存储设计 | 第44-47页 |
| 3.4 智能搜索系统的开发和运行环境 | 第47-48页 |
| 3.5 系统开发的可行性分析 | 第48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 智能搜索系统的实现 | 第49-64页 |
| 4.1 微博信息抓取模块 | 第49-50页 |
| 4.2 微博信息存储模块 | 第50-54页 |
| 4.3 用户创建索引模块 | 第54-57页 |
| 4.4 微博信息搜索模块 | 第57-61页 |
| 4.5 微博信息聚类模块 | 第61-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 智能搜索系统的性能测试与优化 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 课题研究小结 | 第66-67页 |
| 6.2 下一步研究工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |
