基于用户模型的智能数据源选择研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·项目研究的内容、目标与意义 | 第11-12页 |
| ·论文框架 | 第12-13页 |
| 第二章 分布式信息检索的基本理论 | 第13-30页 |
| ·信息检索的基本理论 | 第13-18页 |
| ·爬虫原理 | 第14-16页 |
| ·索引技术 | 第16-17页 |
| ·排序算法 | 第17-18页 |
| ·信息检索中的语言模型 | 第18-22页 |
| ·统计语言建模技术 | 第19页 |
| ·基于SLM 的文本检索：查询似然检索模型 | 第19-21页 |
| ·语言模型的估计和数据平滑 | 第21-22页 |
| ·分布式信息检索架构 | 第22-30页 |
| ·数据源的表示与选择 | 第23-26页 |
| ·分布式搜索处理 | 第26-27页 |
| ·结果融合 | 第27-30页 |
| 第三章 面向主题的非合作异构数据源建模 | 第30-38页 |
| ·非合作异构数据源的特征建模 | 第30-33页 |
| ·数据源样本采集 | 第30-32页 |
| ·数据源性能指标 | 第32-33页 |
| ·基于统计语言模型的两阶段数据源表示与选择 | 第33-36页 |
| ·第一阶段基于主题分类的数据源选择 | 第33-36页 |
| ·第二阶段基于词频估计的数据源选择 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于自适应隐反馈用户模型的数据源选择算法 | 第38-53页 |
| ·用户行为反馈 | 第38-39页 |
| ·显示相关反馈 | 第38页 |
| ·隐式相关反馈 | 第38-39页 |
| ·基于用户模型的用户兴趣表示与更新 | 第39-42页 |
| ·问题定义 | 第39-40页 |
| ·用户模型的建立 | 第40-41页 |
| ·用户模型自适应动态更新 | 第41-42页 |
| ·基于用户模型的两阶段数据源选择算法 | 第42-49页 |
| ·基于用户模型的主题数据源类的选择 | 第43-44页 |
| ·基于修正UUM 框架的数据源选择 | 第44-48页 |
| ·用户模型的健壮性分析 | 第48页 |
| ·基于用户模型的分布式信息检索框架 | 第48-49页 |
| ·试验 | 第49-53页 |
| 第五章 研究工作总结与展望 | 第53-55页 |
| ·研究工作总结 | 第53-54页 |
| ·研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 成果目录 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
