基于WEB的智能化信息检索系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·搜索引擎的分类 | 第8-11页 |
| ·分类目录索引型搜索引擎 | 第8-9页 |
| ·网络蜘蛛搜索引擎 | 第9页 |
| ·元搜索引擎 | 第9-10页 |
| ·基于自然语言的搜索引擎 | 第10-11页 |
| ·搜索引擎的研究现状 | 第11-12页 |
| ·信息检索的智能化 | 第12-13页 |
| ·本文的研究目的和研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 基于web的信息检索技术 | 第15-22页 |
| ·语义web与概念检索 | 第15页 |
| ·基于web的信息检索模型 | 第15-17页 |
| ·索引 | 第15-16页 |
| ·布尔模型 | 第16页 |
| ·向量模型 | 第16-17页 |
| ·概率模型 | 第17页 |
| ·文本分类方法的评估指标 | 第17-18页 |
| ·基于web的信息处理技术 | 第18-19页 |
| ·去噪 | 第18-19页 |
| ·消重 | 第19页 |
| ·中文分词方法 | 第19-22页 |
| ·基于词典的分词方法 | 第19-20页 |
| ·基于人工智能的分词方法 | 第20页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第20-22页 |
| 第三章 智能信息检索系统原型 | 第22-31页 |
| ·传统信息检索系统模型 | 第22页 |
| ·传统信息检索系统的不足 | 第22-23页 |
| ·智能信息检索系统原型 | 第23-24页 |
| ·智能信息检索系统原型的主要组成 | 第24-28页 |
| ·实现智能信息检索系统的关键技术 | 第28-31页 |
| ·基于WEB查询的信息抽取技术 | 第28-29页 |
| ·信息检索方法 | 第29-31页 |
| 第四章 搜索子系统的设计与实现 | 第31-52页 |
| ·搜索引擎的基本结构 | 第31页 |
| ·搜索引擎面临的问题 | 第31-32页 |
| ·智能搜索引擎模型 | 第32页 |
| ·搜索模块的设计与实现 | 第32-39页 |
| ·spider的程序模块图 | 第33页 |
| ·spider的访问过程的控制 | 第33-34页 |
| ·搜索策略 | 第34-36页 |
| ·文档扫描分析 | 第36-37页 |
| ·spider的搜索流程 | 第37页 |
| ·提高spider的搜索效率 | 第37-38页 |
| ·搜索模块的性能测试 | 第38-39页 |
| ·个性化服务模块的设计与实现 | 第39-46页 |
| ·用户行为特征的获取与建模 | 第39-40页 |
| ·用户行为特征的获取 | 第40-41页 |
| ·用户行为特征的挖掘模式 | 第41-42页 |
| ·建立用户个人兴趣模型 | 第42-44页 |
| ·个性化服务模块的测试 | 第44-46页 |
| ·分词算法的设计 | 第46-52页 |
| ·分词算法的选择 | 第46-47页 |
| ·分词算法的流程 | 第47-48页 |
| ·待分字符串断句 | 第48页 |
| ·歧义处理算法 | 第48-50页 |
| ·词库的建立 | 第50页 |
| ·词库的加载 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-53页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 | 第57页 |
