| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| 1．1 序言 | 第7页 |
| 1．2 信息检索 | 第7-8页 |
| 1．3 Web信息搜索 | 第8页 |
| 1．4 搜索引擎综述 | 第8-14页 |
| 1．4．1 搜索引擎的工作流程 | 第8-10页 |
| 1．4．2 搜索引擎的发展历史 | 第10-13页 |
| 1．4．3 搜索引擎存在的问题 | 第13-14页 |
| 1．5 本文的工作和论文组织 | 第14-16页 |
| 第2章 Web数据挖掘研究 | 第16-26页 |
| 2．1 Web内容挖掘 | 第16-21页 |
| 2．1．1 定义 | 第16-17页 |
| 2．1．2 目前采用的主要算法 | 第17-18页 |
| 2．1．3 结合人工智能、模式识别等技术的Web内容挖掘 | 第18-20页 |
| 2．1．4 Web内容挖掘现状总结 | 第20-21页 |
| 2．2 Web结构挖掘 | 第21-23页 |
| 2．2．1 定义 | 第21页 |
| 2．2．2 应用 | 第21页 |
| 2．2．3 Web链接挖掘算法 | 第21-23页 |
| 2．3 Web使用挖掘 | 第23-26页 |
| 2．3．1 定义 | 第23-24页 |
| 2．3．2 挖掘过程和算法 | 第24-26页 |
| 第3章 个性化搜索引擎模型 | 第26-35页 |
| 3．1 个性化搜索引擎的研究现状 | 第26-27页 |
| 3．2 个性化搜索引擎模型设计 | 第27-31页 |
| 3．2．1 GENERAL查询 | 第27页 |
| 3．2．2 PERSONALIZED查询 | 第27-29页 |
| 3．2．3 EXPERT查询 | 第29页 |
| 3．2．4 INTELLIGENT查询 | 第29-31页 |
| 3．2．5 用户查询结果的聚集 | 第31页 |
| 3．3 一种查询语句优化策略 | 第31-35页 |
| 3．3．1 页面关键词集合的提取 | 第31-32页 |
| 3．3．2 用户词典 | 第32-33页 |
| 3．3．3 用户兴趣模型 | 第33页 |
| 3．3．4 关键词扩充算法 | 第33-34页 |
| 3．3．5 搜索应用举例 | 第34-35页 |
| 第4章 基于语义网的搜索引擎探索 | 第35-46页 |
| 4．1 什么是语义Web | 第35-36页 |
| 4．2 语义Web的组成 | 第36-41页 |
| 4．2．1 URIs和Unicode | 第36-37页 |
| 4．2．2 XML／NameSpace／XML Schema | 第37页 |
| 4．2．3 RDF／RDF Schema | 第37-39页 |
| 4．2．4 本体(Ontology) | 第39-40页 |
| 4．2．5 Logic，Proof & Trust | 第40-41页 |
| 4．3 基于语义Web的信息获取 | 第41-42页 |
| 4．4 基于语义Web的搜索引擎设计 | 第42-46页 |
| 4．4．1 语义Web在检索中的作用 | 第42页 |
| 4．4．2 语义Web的网页标记语言 | 第42-43页 |
| 4．4．3 基于语义Web搜索引擎的系统框架 | 第43-44页 |
| 4．4．4 本体的建立 | 第44-45页 |
| 4．4．5 基于语义Web搜索的过程 | 第45-46页 |
| 第5章 个性化搜索引擎Cgoo的系统实现 | 第46-54页 |
| 5．1 系统结构 | 第46-47页 |
| 5．2 网络蜘蛛 | 第47-48页 |
| 5．2．1 Spider搜索常用策略 | 第47-48页 |
| 5．2．2 Cgoo之spider的搜索策略 | 第48页 |
| 5．3 系统实现 | 第48-54页 |
| 5．3．1 用户查询接口 | 第48-49页 |
| 5．3．2 用户注册 | 第49-50页 |
| 5．3．3 个性化的拖动条 | 第50-51页 |
| 5．3．4 查询结果聚集 | 第51页 |
| 5．3．5 个性化查询 | 第51-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6．1 工作总结 | 第54页 |
| 6．2 进一步的工作 | 第54-55页 |
| 6．3 未来展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
