| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 引言 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 面向用户学习过程的查询扩展方法问题的提出 | 第15-18页 |
| 1.3 论文主要研究内容及组织结构 | 第18-24页 |
| 第2章 相关研究 | 第24-32页 |
| 2.1 查询扩展 | 第24页 |
| 2.2 基于结果列表前N项文档进行扩展词选取方法 | 第24-26页 |
| 2.2.1 不考虑多样化的扩展词排序 | 第25页 |
| 2.2.2 考虑多样化的扩展词排序 | 第25-26页 |
| 2.3 基于日志的扩展词选取方法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 基于用户兴趣模型进行扩展词排序方法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 扩展词选取的多样性问题 | 第27-28页 |
| 2.3.3 主要模型的表示方法 | 第28-29页 |
| 2.4 基于结构化数据源的扩展词选取 | 第29-30页 |
| 2.4.1 基于半形式化数据源的扩展词选取方法 | 第29页 |
| 2.4.2 基于本体的扩展词选取方法 | 第29页 |
| 2.4.3 基于本体与其他方法相结合的扩展词选取方法 | 第29-30页 |
| 2.5 用户查询意图描述及负反馈分析 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 融合用户学习过程的查询条件用户查询意图模型 | 第32-58页 |
| 3.1 研究动机 | 第32-38页 |
| 3.2 用户学习过程 | 第38-41页 |
| 3.3 融合用户学习过程的查询条件用户查询意图模型 | 第41-47页 |
| 3.3.1 模型定义 | 第41-44页 |
| 3.3.2 基于熵的文档词出现重复度计算方法 | 第44-45页 |
| 3.3.3 模型构建算法 | 第45-47页 |
| 3.4 实验评价 | 第47-55页 |
| 3.4.1 实验方案 | 第47-49页 |
| 3.4.2 实验数据 | 第49-50页 |
| 3.4.3 评价方法 | 第50页 |
| 3.4.4 加权文档词向量构建的准确度评价 | 第50-52页 |
| 3.4.5 查询条件相关性计算准确度评价 | 第52-54页 |
| 3.4.6 推荐查询条件排序质量评价 | 第54-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-58页 |
| 第4章 基于QIMSP的查询扩展方法 | 第58-74页 |
| 4.1 研究思路 | 第58-60页 |
| 4.2 基于QIMSP的词项间关系图 | 第60-64页 |
| 4.2.1 模型定义 | 第60-61页 |
| 4.2.2 基于QIMSP计算词项间相关性 | 第61-63页 |
| 4.2.3 模型构建算法 | 第63-64页 |
| 4.3 利用基于QIMSP的词项间关系图进行在线查询扩展 | 第64-66页 |
| 4.4 实验评价 | 第66-73页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第66-67页 |
| 4.4.2 评价方法 | 第67页 |
| 4.4.3 扩展词选取准确率评价 | 第67-69页 |
| 4.4.4 负反馈比例较低情况下的扩展查询条件性能评价 | 第69-70页 |
| 4.4.5 负反馈比例较高情况下的扩展查询条件性能评价 | 第70-72页 |
| 4.4.6 扩展查询条件的总体性能评价 | 第72-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 基于QIMSP的多样化查询扩展方法 | 第74-90页 |
| 5.1 研究思路 | 第75-76页 |
| 5.2 包含主题标注的词项间关系图 | 第76-80页 |
| 5.2.1 模型定义 | 第76-77页 |
| 5.2.2 生成查询条件-文档词矩阵E | 第77-78页 |
| 5.2.3 模型构建算法 | 第78-80页 |
| 5.3 基于包含主题标注的词项间关系图进行在线查询扩展 | 第80-81页 |
| 5.4 实验评价 | 第81-88页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第82页 |
| 5.4.2 评价方法 | 第82-83页 |
| 5.4.3 扩展词选取准确度评价 | 第83-84页 |
| 5.4.4 选取扩展词的多样性评价 | 第84-85页 |
| 5.4.5 负反馈比例较低情况下的推荐查询条件排序质量评价 | 第85-86页 |
| 5.4.6 负反馈比例较高情况下的推荐查询条件排序质量评价 | 第86-87页 |
| 5.4.7 扩展查询条件排序质量总体评价 | 第87-88页 |
| 5.5 本章小结 | 第88-90页 |
| 第6章 基于QIMSP和主题模型的查询扩展方法 | 第90-106页 |
| 6.1 研究思路 | 第91-92页 |
| 6.2 基于QIMSP建立主题之间的映射关系 | 第92-95页 |
| 6.2.1 对词项和文档词集合进行主题划分 | 第93页 |
| 6.2.2 进行主题映射 | 第93-95页 |
| 6.3 基于QEQIMSPTM进行在线查询扩展 | 第95-96页 |
| 6.4 实验评价 | 第96-104页 |
| 6.4.1 实验数据 | 第97页 |
| 6.4.2 评价方法 | 第97-98页 |
| 6.4.3 扩展词选取准确率评价 | 第98-99页 |
| 6.4.4 负反馈比例较低情况下的扩展查询条件性能评价 | 第99-101页 |
| 6.4.5 负反馈比例较高情况下的扩展查询条件性能评价 | 第101-102页 |
| 6.4.6 扩展查询条件性能总体评价 | 第102-104页 |
| 6.5 本章小结 | 第104-106页 |
| 第7章 基于TRGPC的扩展词选取方法 | 第106-118页 |
| 7.1 研究思路 | 第107-108页 |
| 7.2 带路径约束的词项间关系图 | 第108-112页 |
| 7.2.1 模型定义 | 第108-110页 |
| 7.2.2 模型参数估计 | 第110-111页 |
| 7.2.3 模型构建算法 | 第111-112页 |
| 7.3 基于TRGPC的扩展词选取算法 | 第112-113页 |
| 7.4 实验评价 | 第113-117页 |
| 7.4.1 实验数据 | 第114页 |
| 7.4.2 评价方法 | 第114页 |
| 7.4.3 常用查询条件的扩展查询条件性能评价 | 第114-116页 |
| 7.4.4 新查询条件的扩展查询条件性能评价 | 第116-117页 |
| 7.5 本章小结 | 第117-118页 |
| 第8章 结论 | 第118-122页 |
| 8.1 本文工作总结 | 第118-119页 |
| 8.2 下一步的研究工作 | 第119-122页 |
| 参考文献 | 第122-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 作者攻读博士学位期间的主要成果 | 第131页 |
