基于语义分析的网络信息采集算法研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·背景 | 第10-17页 |
| ·搜索引擎概况 | 第10-12页 |
| ·主题搜索引擎 | 第12-14页 |
| ·Web信息采集技术 | 第14-17页 |
| ·论文的组织 | 第17-18页 |
| 2 主题信息采集研究 | 第18-25页 |
| ·主题信息采集策略分析 | 第18-22页 |
| ·基于内容评价的搜索策略 | 第18-19页 |
| ·基于链接结构的评价策略 | 第19-20页 |
| ·基于未来回报价值评价的搜索策略 | 第20-21页 |
| ·基于综合价值评价的搜索策略 | 第21-22页 |
| ·基于动态价值评价的搜索策略 | 第22页 |
| ·基于语义分析的综合评价搜索策略 | 第22-23页 |
| ·基于语义分析的信息采集系统 | 第23-25页 |
| 3 基于知网的词义消歧 | 第25-37页 |
| ·文本预处理 | 第26-29页 |
| ·分词处理 | 第26-28页 |
| ·词性标注 | 第28-29页 |
| ·词义消歧策略 | 第29-30页 |
| ·类别歧义的词义消歧 | 第29页 |
| ·基于语义相关度的词义消歧 | 第29-30页 |
| ·相关度计算 | 第30-34页 |
| ·相关度概念 | 第30-32页 |
| ·相关度计算原理 | 第32-34页 |
| ·词义消歧算法 | 第34-37页 |
| 4 相关性判定算法 | 第37-52页 |
| ·页面相关性判定算法 | 第37-38页 |
| ·HTML语法分析 | 第37页 |
| ·页面主题相关性判断算法 | 第37-38页 |
| ·链接相关性判定算法 | 第38-43页 |
| ·PageRank算法描述 | 第38-39页 |
| ·PageRank算法分析 | 第39页 |
| ·PageRank算法改进 | 第39-43页 |
| ·义原集和义项集提取 | 第43-47页 |
| ·主题义原集 | 第43-46页 |
| ·扩展元义项集 | 第46-47页 |
| ·相似度计算 | 第47-49页 |
| ·相似度概念 | 第47-48页 |
| ·相似度计算原理 | 第48-49页 |
| ·扩展元数据的主题相关性判定算法 | 第49-51页 |
| ·SPageRank算法 | 第51-52页 |
| 5 实验 | 第52-54页 |
| ·测试页面集的选择 | 第52页 |
| ·测试指标 | 第52页 |
| ·对 URL主题相关性算法的测试 | 第52-54页 |
| ·测试方法 | 第52页 |
| ·测试结果分析 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第59页 |
