| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 1. 绪论 | 第14-27页 |
| ·研究背景 | 第14-15页 |
| ·相关研究综述 | 第15-22页 |
| ·信息检索的相关研究 | 第15-19页 |
| ·查询扩展和相关性反馈 | 第19-21页 |
| ·文本分类模型的研究 | 第21-22页 |
| ·本文的主要研究工作及贡献 | 第22-25页 |
| ·论文的结构 | 第25-27页 |
| 2. 信息检索模型的研究 | 第27-44页 |
| ·信息检索的基本要素 | 第27-28页 |
| ·相关性的研究 | 第28-29页 |
| ·信息检索模型 | 第29-37页 |
| ·经典的信息检索模型 | 第29-33页 |
| ·统计语言模型 | 第33-36页 |
| ·基于图的检索模型 | 第36-37页 |
| ·词的重要性研究 | 第37-39页 |
| ·信息检索的性能评价 | 第39-42页 |
| ·标准数据集 | 第39页 |
| ·文本预处理 | 第39-40页 |
| ·性能评价指标 | 第40-42页 |
| ·信息检索模型的研究现状 | 第42-44页 |
| 3. 基于Markov网络表示的信息检索模型 | 第44-60页 |
| ·Markov网络的相关知识 | 第44-45页 |
| ·基于Markov网络表示的信息检索模型的构造 | 第45-51页 |
| ·Markov网络的结构 | 第45-47页 |
| ·检索模型的构造 | 第47-49页 |
| ·势函数和特征函数 | 第49-50页 |
| ·相关度的计算 | 第50-51页 |
| ·文档重要性自修正模型 | 第51-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-58页 |
| ·实验设计 | 第53页 |
| ·基本模型的实验结果 | 第53-57页 |
| ·自修正模型的实验结果 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 4. 基于Markov网络表示的扩展模型 | 第60-77页 |
| ·词在检索中的重要性 | 第60-61页 |
| ·查询扩展和文档扩展 | 第61-67页 |
| ·Rocchio算法 | 第62-63页 |
| ·语言模型框架下的查询扩展方法 | 第63-66页 |
| ·相关反馈的研究 | 第66-67页 |
| ·词的重要性度量 | 第67-68页 |
| ·查询扩展模型 | 第68-69页 |
| ·文档扩展模型 | 第69-70页 |
| ·相关反馈模型 | 第70-71页 |
| ·实验结果及分析 | 第71-75页 |
| ·实验设计 | 第71页 |
| ·查询扩展模型的实验结果 | 第71-72页 |
| ·文档扩展模型的实验结果 | 第72-74页 |
| ·相关反馈模型的实验结果 | 第74-75页 |
| ·小结 | 第75-77页 |
| 5. 基于Markov网络表示的文本分类模型 | 第77-93页 |
| ·文本分类模型的相关研究 | 第77-79页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型 | 第77-78页 |
| ·基于图距离的文本分类模型 | 第78-79页 |
| ·基于Markov网络的文本分类模型 | 第79-81页 |
| ·分类模型的构造 | 第79-80页 |
| ·先验概率的估计 | 第80-81页 |
| ·基于Markov网络距离的文本分类模型 | 第81-83页 |
| ·相关定义 | 第81页 |
| ·分类模型的构造 | 第81-82页 |
| ·分类模型的学习过程 | 第82-83页 |
| ·实验结果及分析 | 第83-92页 |
| ·实验设计 | 第83-84页 |
| ·基于Markov网络的文本分类模型的实验结果 | 第84-88页 |
| ·基于Markov网络距离的文本分类模型的实验结果 | 第88-92页 |
| ·小结 | 第92-93页 |
| 6. 总结与展望 | 第93-96页 |
| ·总结 | 第93-94页 |
| ·研究展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-111页 |
| 附录一 攻读博士学位期间完成的科研成果 | 第111-112页 |
| 致谢 | 第112页 |