基于用户兴趣模型的个性化搜索算法研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·搜索引擎的发展 | 第9-10页 |
| ·搜索引擎的系统架构 | 第10-11页 |
| ·传统搜索引擎的局限性 | 第11-12页 |
| ·个性化搜索引擎的实现流程 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·个性化系统的研究现状 | 第12-14页 |
| ·排序算法的研究现状 | 第14-17页 |
| ·研究内容和意义 | 第17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 用户兴趣模型 | 第19-37页 |
| ·用户兴趣模型概述 | 第19页 |
| ·用户兴趣模型的获取方法 | 第19-20页 |
| ·用户兴趣模型的表达 | 第20页 |
| ·用户建模技术 | 第20-22页 |
| ·建模的相关技术 | 第22-28页 |
| ·奇异值分解技术 | 第22-23页 |
| ·k-means 聚类算法 | 第23-25页 |
| ·文本预处理 | 第25-27页 |
| ·XML 技术 | 第27-28页 |
| ·新的用户兴趣模型的建立 | 第28-30页 |
| ·用户兴趣模型的构建算法 | 第28-29页 |
| ·用户兴趣模型的表达 | 第29-30页 |
| ·用户兴趣模型的存储 | 第30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-35页 |
| ·实验数据集 | 第30-31页 |
| ·实验评价方法 | 第31-32页 |
| ·实验分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 向量空间模型的改进 | 第37-43页 |
| ·向量空间模型简介 | 第37页 |
| ·向量空间模型的缺陷 | 第37-38页 |
| ·向量空间模型的改进 | 第38-39页 |
| ·文本相似度的度量 | 第39-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 个性化排序算法 | 第43-53页 |
| ·目前的网页排序算法 | 第43-46页 |
| ·词频和位置加权排序算法 | 第43-44页 |
| ·基于内容匹配的排序方法 | 第44页 |
| ·PageRank 算法 | 第44-45页 |
| ·Direct Hit 算法 | 第45页 |
| ·Lucene 的排序思想 | 第45-46页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第46-47页 |
| ·传统个性化排序算法 | 第47-48页 |
| ·一个新的个性化排序算法 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·实验评价方法 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结和工作展望 | 第53-55页 |
| ·论文主要研究工作总结 | 第53页 |
| ·工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第61-62页 |
