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企业信息检索中的对象检索方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-25页
   ·引言第12-14页
   ·课题研究背景第14-17页
     ·信息检索的发展第14页
     ·企业信息检索的提出第14-16页
     ·TREC企业信息检索评测第16-17页
   ·企业信息检索概述第17-20页
     ·企业信息检索的定义第17-18页
     ·企业信息检索面临的挑战第18-19页
     ·企业信息检索亟待解决的问题第19-20页
   ·本文的主要工作第20-22页
   ·本文内容安排第22-24页
 本章参考文献第24-25页
第二章 信息检索的相关技术第25-46页
   ·引言第25-27页
     ·信息检索第25-26页
     ·Lemur检索平台第26-27页
     ·本章内容安排第27页
   ·信息检索模型第27-33页
     ·布尔模型第27-28页
     ·向量空间模型第28-29页
     ·概率模型第29-30页
     ·统计语言模型第30-33页
   ·文档处理与索引第33-39页
     ·文档处理第33-37页
     ·建立索引第37-39页
   ·信息检索的评价指标第39-42页
   ·本章小结第42-43页
 本章参考文献第43-46页
第三章 企业数据中的对象第46-58页
   ·引言第46页
   ·对象的定义第46-48页
     ·对象的定义与分类第46-47页
     ·对象的属性第47页
     ·对象的关系第47-48页
   ·对象信息的提取第48-54页
     ·Web信息提取第48-50页
     ·Web信息提取算法第50-53页
     ·对象属性提取第53-54页
     ·对象关系挖掘第54页
   ·本章小结第54-55页
 本章参考文献第55-58页
第四章 基于文档的对象检索第58-85页
   ·专家检索简介第58-59页
   ·专家定位第59-62页
     ·姓名的多样性第60页
     ·姓名的歧义性第60-61页
     ·基于规则的专家定位第61-62页
   ·基于文档的专家检索相关技术第62-67页
     ·基于文档的专家检索模型第62-63页
     ·专家检索的语言建模方法第63-67页
   ·反馈式专家检索技术第67-80页
     ·查询扩展第67-68页
     ·扩展词加权技术第68-73页
     ·反馈式专家检索模型实现第73-80页
   ·本章小结第80-82页
 本章参考文献第82-85页
第五章 对象模型第85-98页
   ·引言第85页
   ·专家模型第85-92页
     ·专家文本建模第85-92页
     ·专家关系建模第92页
   ·邮件模型第92-94页
     ·邮件文本建模第92-93页
     ·邮件关系建模第93-94页
   ·本章小结第94-95页
 本章参考文献第95-98页
第六章 基于对象的检索第98-113页
   ·引言第98页
   ·相关研究背景第98-100页
   ·基于对象的检索模型第100-103页
     ·对象的数学模型第100页
     ·OBRM检索模型第100-103页
     ·OBRM检索框架第103页
   ·专家检索的对象方法第103-106页
     ·简介第103页
     ·专家对象元数据第103-104页
     ·专家OBRM模型第104-105页
     ·实验第105-106页
   ·邮件检索的对象方法第106-108页
     ·简介第106页
     ·邮件对象元数据第106页
     ·邮件OBRM模型第106-107页
     ·实验第107-108页
   ·多种对象的混合检索第108-109页
   ·本章小结第109-110页
 本章参考文献第110-113页
第七章 结论与展望第113-116页
   ·本文的总结第113-114页
   ·进一步的工作第114-116页
致谢第116-117页
博士期间发表的论文第117页

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