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融合网络日志与知织本体的查询优化方法研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 引言第7-11页
    1.1 研究背景第7-8页
    1.2 研究意义第8页
    1.3 研究内容第8-9页
    1.4 本文结构第9-11页
第二章 相关研究与技术综述第11-14页
    2.1 查询优化方法---查询扩展综述第11-13页
    2.2 本章小结第13-14页
第三章 基于维基百科的查询扩展第14-25页
    3.1 属性扩展第15页
    3.2 层次扩展第15-16页
    3.3 同义词扩展第16页
    3.4 语义相似度扩展第16-20页
        3.4.1 构建维基百科链接图第17-18页
        3.4.2 构造向量矩阵第18-19页
        3.4.3 计算联通概率第19页
        3.4.4 性能优化第19-20页
        3.4.5 小结第20页
    3.5 实验第20-24页
        3.5.1 实验数据第20-21页
        3.5.2 评测数据第21页
        3.5.3 评测指标第21页
        3.5.4 实验结果及分析第21-24页
    3.6 本章小结第24-25页
第四章 基于用户日志的主题模型构建第25-33页
    4.1 数据的处理第26页
    4.2 查询主题词集合第26-27页
    4.3 LDA模型的运用第27-29页
        4.3.1 主题模型的构建第27-28页
        4.3.2 参数估计第28页
        4.3.3 新样本的推断第28-29页
    4.4 候选扩展词的选择第29页
    4.5 实验第29-32页
        4.5.1 实验数据第29页
        4.5.2 实验设计第29-30页
        4.5.3 实验结果分析第30-32页
    4.6 本章小结第32-33页
第五章 融合网络日志对查询扩展词的二次处理第33-39页
    5.1 融合网络日志与维基百科的查询候选扩展词的选取第33-34页
    5.2 实验第34-38页
        5.2.1 实验方法第34-35页
        5.2.2 r1和r2值的选择第35-36页
        5.2.3 实验结果及分析第36-38页
    5.3 本章小结第38-39页
第六章 演示系统的设计和展示第39-46页
    6.1 总体设计第39页
    6.2 结果展示第39-46页
第七章 结论与展望第46-48页
    7.1 主要结论第46页
    7.2 研究展望第46-48页
参考文献第48-51页
在学期间的研究成果第51-52页
致谢第52页

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