| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第20-21页 |
| 第2章 相关理论介绍 | 第21-35页 |
| 2.1 自然语言处理技术 | 第21-22页 |
| 2.2 排序学习 | 第22-28页 |
| 2.2.1 排序学习基本原理 | 第22-24页 |
| 2.2.2 点级排序学习 | 第24页 |
| 2.2.3 对级排序学习 | 第24-26页 |
| 2.2.4 列表级排序学习 | 第26-28页 |
| 2.3 决策树算法 | 第28-31页 |
| 2.4 Boosting算法 | 第31-34页 |
| 2.4.1 Boosting算法基本原理 | 第31-33页 |
| 2.4.2 Gradient Boost算法 | 第33页 |
| 2.4.3 AdaBoost算法 | 第33-34页 |
| 2.5 小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于知识库与搜索的语义理解算法 | 第35-44页 |
| 3.1 算法总框架 | 第35页 |
| 3.2 算法具体模块 | 第35-41页 |
| 3.2.1 Query预处理 | 第35-37页 |
| 3.2.2 搜索及排序 | 第37-39页 |
| 3.2.3 字段抽取 | 第39-40页 |
| 3.2.4 打分 | 第40-41页 |
| 3.3 评价指标 | 第41页 |
| 3.4 对比实验及分析 | 第41-43页 |
| 3.5 小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于LambdaMART的语义排序子模块优化 | 第44-52页 |
| 4.1 基于LambdaMART的音乐排序算法 | 第44-48页 |
| 4.2 实验及结果分析 | 第48-51页 |
| 4.2.1 实验环境及实验数据集 | 第48页 |
| 4.2.2 实验结果及分析 | 第48-51页 |
| 4.2.3 算法应用 | 第51页 |
| 4.3 小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于GBDT的语义打分子模块优化 | 第52-61页 |
| 5.1 基于GBDT的音乐打分算法 | 第52-55页 |
| 5.2 实验及结果分析 | 第55-60页 |
| 5.2.1 实验环境及实验数据集 | 第55页 |
| 5.2.2 实验结果及分析 | 第55-60页 |
| 5.2.3 算法应用 | 第60页 |
| 5.3 小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |