面向油田信息服务的智能搜索引擎研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·油田信息检索的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·搜索引擎的国内外发展趋势 | 第10-12页 |
| ·油田信息的特点及分析 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 主题搜索引擎基本工作原理 | 第14-27页 |
| ·搜索引擎的构成 | 第14-15页 |
| ·搜索引擎的基本工作原理 | 第15-17页 |
| ·网络蜘蛛工作原理 | 第17-20页 |
| ·网络蜘蛛的相关概念 | 第17-19页 |
| ·网络蜘蛛的关键技术 | 第19-20页 |
| ·文本分类器工作原理 | 第20-22页 |
| ·文本分类器的系统模型 | 第20页 |
| ·传统文本分类算法的研究 | 第20-22页 |
| ·切词器工作原理 | 第22-24页 |
| ·基于字符串匹配的分词方法 | 第23页 |
| ·基于理解的分词方法 | 第23页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第23-24页 |
| ·智能信息查询接口工作原理 | 第24-26页 |
| ·相关技术简介 | 第24-25页 |
| ·基于知识的搜索引擎 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 油田主题相关度计算 | 第27-32页 |
| ·油田信息的搜索策略 | 第27-28页 |
| ·空间向量模型的建立 | 第28-29页 |
| ·文本与油田主题相关度的计算 | 第29-31页 |
| ·文章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于模糊特征向量模型的文本分类 | 第32-36页 |
| ·文本模糊特征向量的构造 | 第32-33页 |
| ·基于模糊特征向量的核聚类算法 | 第33-34页 |
| ·核聚类算法在文本分类中的应用 | 第34页 |
| ·实验与分析 | 第34-36页 |
| 第五章 基于键树的中文切分词算法与设计 | 第36-46页 |
| ·基于键树的快速切分词方法 | 第36-42页 |
| ·键树的构造 | 第36-39页 |
| ·词库组织 | 第39-40页 |
| ·切分过程 | 第40-41页 |
| ·切分结果保存 | 第41-42页 |
| ·油田专业词典未登陆词的识别 | 第42-44页 |
| ·无词典分词算法研究 | 第42-43页 |
| ·无词典分词实现过程 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第六章 油田信息检索原型系统的设计与实现 | 第46-57页 |
| ·系统开发软硬件平台 | 第46页 |
| ·油田信息检索系统的体系结构 | 第46-47页 |
| ·基于XML 的油田信息知识库的构建 | 第47-50页 |
| ·油田信息检索系统的详细设计及其实现 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 发表文章目录 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 详细摘要 | 第62-70页 |
