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文档数据库若干关键技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-23页
   ·研究背景第10-18页
     ·文档数据库第11-14页
       ·文档数据库的概念第11-12页
       ·文档数据库与数据库系统第12-13页
       ·文档数据库的分层结构第13-14页
     ·相关研究工作第14-18页
       ·全文检索第15-16页
       ·结构化文档检索第16页
       ·文本挖据第16-18页
   ·本文工作第18-23页
     ·研究目标第18页
     ·研究内容第18-20页
     ·本文结构第20-23页
第二章 互关联后继树全文检索模型--IRST第23-43页
   ·引言第23-28页
     ·倒排文档模型第24-25页
     ·签名文档第25-26页
     ·PAT数组第26页
     ·Σ~2邻接矩阵模型第26-28页
   ·IRST模型第28-32页
   ·IRST的创建与查询第32-36页
     ·创建方法第32-34页
     ·原文生成算法第34-35页
     ·查询算法第35-36页
   ·IRST与其他模型的比较第36-40页
   ·实验第40-42页
   ·小结第42-43页
第三章 XML文档检索的IR方法第43-58页
   ·引言第43-50页
     ·结构化文档及XML第44-46页
     ·XML文档类型第46-47页
       ·“以文档为中心”(document-centric)第46页
       ·“以数据为中心”(data-centric)第46-47页
     ·XML文档与IR第47-50页
       ·DTD和XML schema第47-48页
       ·XPath第48-49页
       ·XQuery第49-50页
   ·CO查询的检索模型第50-53页
     ·Disjoint Nodes第51-52页
     ·Indexing Subtrees第52页
     ·Content-dependent retrieval第52-53页
     ·CO查询研究小结第53页
   ·CAS查询的检索模型第53-57页
     ·Vague XPath第54-55页
     ·CAS查询的language models第55-56页
     ·Dynamic TF-IDF第56-57页
     ·CAS查询研究小结第57页
   ·小结第57-58页
第四章 基于结构相似度的XML检索系统第58-77页
   ·引言第58页
   ·文档模型与查询模型第58-61页
     ·XML文档模型第58-60页
     ·XML查询模型第60-61页
   ·检索模型第61-67页
     ·节点距离和邻近度第62-65页
     ·PD模型第65-66页
     ·PP模型第66-67页
   ·原型系统第67-73页
     ·体系结构第67-68页
     ·Xindice第68-69页
     ·用户界面第69页
     ·查询处理器第69-70页
     ·索引管理器第70-73页
       ·索引管理器第70-71页
       ·路径倒排索引:第71-72页
       ·项倒排索引第72-73页
   ·实验第73-76页
     ·测试文档集第73-75页
     ·测试结果第75-76页
   ·小结第76-77页
第五章 基于语义分析的文本过滤第77-95页
   ·引言第77-78页
   ·相关工作第78-80页
   ·倾向性文本过滤第80-82页
     ·问题的提出第80-81页
     ·非法文本的特征第81页
     ·倾向性文本过滤的特征第81-82页
   ·伪装词的文本特征选取方法第82-86页
     ·文本的表示第83页
     ·属性选取算法第83-84页
     ·实验及结果分析第84-86页
   ·基于语义分析的倾向性文本过滤第86-94页
     ·面向倾向性文本过滤的语义分析第86-87页
     ·格语法的精简第87-89页
       ·基本规则的简化第87-88页
       ·语义格表的简化第88页
       ·词汇部分第88-89页
     ·基于语义分析的文本过滤过程第89-92页
       ·过滤过程第89页
       ·过滤模板的表示方法第89-90页
       ·局部语义框架填充的距离函数第90-91页
       ·文本全局语义框架第91-92页
       ·过滤模板与文本全局语义框架的匹配第92页
     ·实验及结果第92-94页
   ·小结第94-95页
第六章 基于IRST的文本挖掘第95-115页
   ·引言第95-96页
   ·相关工作第96-99页
     ·频繁模式挖掘第97页
     ·频繁序列模式挖掘第97-99页
   ·文本频繁项集和序列的主要概念第99-100页
   ·基于IRST的频繁项集挖掘第100-107页
     ·直接获取频繁项集的方法第100-102页
       ·直接获取二项集的方法第100页
       ·直接获取三项集的方法第100-102页
     ·间接获取频繁项集的方法第102-104页
     ·算法的改进第104-105页
     ·算法示例第105-107页
   ·基于IRST的文本序列挖掘第107-113页
     ·挖掘算法第107-108页
     ·文本序列挖掘实例第108-110页
     ·实验及分析第110-112页
     ·文本序列挖掘应用与语义模式发现第112-113页
   ·小结第113-115页
第7章 总结与展望第115-117页
   ·总结第115-116页
   ·进一步的工作第116-117页
参考文献第117-123页
参与的科研项目与发表的论文第123-124页
 1 参与的科研项目第123页
 2 发表的论文第123-124页
致谢第124-125页

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