| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪 论 | 第8-20页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·搜索引擎的研究现状 | 第8-13页 |
| ·搜索引擎的发展历程 | 第8-10页 |
| ·搜索引擎的工作原理 | 第10-12页 |
| ·目前搜索引擎存在的主要问题 | 第12-13页 |
| ·个性化服务的关键技术 | 第13-17页 |
| ·描述文件 | 第13-14页 |
| ·描述文件的产生和维护 | 第14-15页 |
| ·描述文件的利用 | 第15-17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-20页 |
| 第2章 用户浏览行为与兴趣度关系的分析与建模 | 第20-28页 |
| ·相关反馈 | 第20-23页 |
| ·相关反馈的引入原因及历史 | 第20-21页 |
| ·相关反馈的优点 | 第21页 |
| ·获取用户反馈的方式 | 第21-23页 |
| ·描述用户浏览行为与兴趣度关系的两种数学模型 | 第23-26页 |
| ·问题描述 | 第24页 |
| ·基于线性回归模型的建模与分析 | 第24-25页 |
| ·基于主成分分析的建模与分析 | 第25-26页 |
| ·用户浏览行为与兴趣度估计的建立与更新 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 用户兴趣集描述的方法与模型 | 第28-36页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·文本的表述模型 | 第28-30页 |
| ·模糊逻辑模型 | 第28页 |
| ·向量空间模型 | 第28-29页 |
| ·概率语言模型 | 第29-30页 |
| ·统计语言模型 | 第30页 |
| ·用户兴趣描述的建模 | 第30-35页 |
| ·一级兴趣模型 | 第31-32页 |
| ·二级兴趣模型 | 第32-34页 |
| ·两级模型的协作 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 个性化网络搜索系统的架构设计与实现 | 第36-46页 |
| ·个性化服务的三种基本体系结构 | 第36页 |
| ·个性化网络搜索系统WebSifter 的系统框架 | 第36-37页 |
| ·用户网页行为采集器的设计与实现 | 第37-42页 |
| ·BHO 与Internet Explorer 交互的工作原理 | 第37-39页 |
| ·Internet Explorer 上浏览行为的获取 | 第39-41页 |
| ·用户兴趣度显式反馈的获取 | 第41-42页 |
| ·用户兴趣集提取的模块设计 | 第42-44页 |
| ·WebSifter 的文本描述 | 第42-43页 |
| ·兴趣集抽取的工作流程 | 第43-44页 |
| ·Google API 的调用 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 个性化网络搜索的实验 | 第46-56页 |
| ·网页浏览行为与兴趣度关系的实验 | 第46-53页 |
| ·相关工作 | 第46-47页 |
| ·实验目的 | 第47页 |
| ·实验设计 | 第47-48页 |
| ·实验数据分析 | 第48-53页 |
| ·两级兴趣模型的性能测试 | 第53-54页 |
| ·实验设计 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
