| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·Internet的发展和应用 | 第9页 |
| ·Internet上的两类信息检索系统 | 第9-11页 |
| ·基于目录结构的信息检索系统 | 第10页 |
| ·基于关键词检索的信息检索系统 | 第10-11页 |
| ·两类信息检索系统的比较 | 第11页 |
| ·Internet上信息检索系统的研究与发展 | 第11-12页 |
| ·启发和动机 | 第12-13页 |
| ·本文的内容及主要工作 | 第13-14页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第14-19页 |
| ·分布式结构 | 第14-15页 |
| ·现有的分布式结构 | 第14页 |
| ·分布式结构的优点 | 第14-15页 |
| ·三种分布式结构的比较 | 第15页 |
| ·Web挖掘和基于Internet的信息检索技术 | 第15-17页 |
| ·Web挖掘的基本概念 | 第15-16页 |
| ·基于Internet的信息检索技术 | 第16-17页 |
| ·Web挖掘在Internet上信息检索系统中的应用 | 第17页 |
| ·人工神经网络及其在Internet上信息检索系统中的应用 | 第17-19页 |
| ·人工神经网络简介 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络在Internet上信息检索系统中的应用 | 第18-19页 |
| 第3章 基于CORBA技术的信息检索系统体系结构的研究 | 第19-27页 |
| ·问题的提出 | 第19-21页 |
| ·Internet上信息检索系统的传统系统结构 | 第19-20页 |
| ·传统系统结构存在的问题 | 第20-21页 |
| ·基于CORBA技术的分布式体系结构 | 第21-24页 |
| ·CORBA技术的体系结构 | 第21-22页 |
| ·基于CORBA技术的分布式体系结构描述 | 第22-23页 |
| ·意义和功能 | 第23-24页 |
| ·基于CORBA技术的分布式体系结构与搜索引擎传统的分布式体系结构的比较与整合 | 第24-26页 |
| ·搜索引擎传统的分布式体系结构 | 第24页 |
| ·两种分布式体系结构的比较 | 第24-25页 |
| ·两种分布式体系结构的整合 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第4章 基于BP神经网络的文档特征表示 | 第27-37页 |
| ·文档特征表示 | 第27-29页 |
| ·文档特征表示的基础 | 第27页 |
| ·常用的文档特征表示方法 | 第27-29页 |
| ·基于BP神经网络的文档特征表示方法的分析 | 第29-33页 |
| ·BP网络的工作原理 | 第29-31页 |
| ·利用BP网络统计文档特征项权重的基本思想 | 第31-32页 |
| ·BP神经网络结构的设计分析 | 第32页 |
| ·该方法的特点 | 第32-33页 |
| ·实验设置分析 | 第33-35页 |
| ·BP神经网络的输入和输出表示 | 第33页 |
| ·神经网络的训练 | 第33-34页 |
| ·BP网络的结果分析说明 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第5章 个性化模式的表示形式研究 | 第37-47页 |
| ·个性化模式 | 第37-40页 |
| ·个性化模式的定义 | 第37页 |
| ·常见的个性化模式表示形式 | 第37-38页 |
| ·个性化模式的获取方法 | 第38-40页 |
| ·基于Huffman树形式的个性化模式表示方式 | 第40-44页 |
| ·基本思想 | 第40页 |
| ·个性化模式存储的数据结构 | 第40-41页 |
| ·个性化模式的初始化 | 第41-43页 |
| ·个性化模式的更新重建 | 第43页 |
| ·基于Huffman树形式的个性化模式表示的特点 | 第43-44页 |
| ·基于个性化模式Huffman树表示方法的文档过滤 | 第44-46页 |
| ·文档过滤 | 第44页 |
| ·基于个性化模式Huffman树表示方法的文档过滤算法 | 第44-45页 |
| ·算法性能分析 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第6章 结束语 | 第47-49页 |
| ·本文的主要工作 | 第47-48页 |
| ·进一步的工作 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
