搜索引擎搜索结果的聚类研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| ·研究背景 | 第6-7页 |
| ·研究内容和目标 | 第7-8页 |
| ·论文结构 | 第8-9页 |
| 第二章 搜索引擎技术分析 | 第9-21页 |
| ·Web搜索引擎的分类 | 第9-13页 |
| ·Web搜索引擎工作原理 | 第13-16页 |
| ·网络爬虫 | 第14-15页 |
| ·索引器 | 第15页 |
| ·查询器 | 第15-16页 |
| ·用户接口 | 第16页 |
| ·向量空间模型 | 第16-19页 |
| ·向量空间 | 第17页 |
| ·权重 | 第17-18页 |
| ·相关度 | 第18页 |
| ·向量空间模型的优点与缺点 | 第18-19页 |
| ·搜索结果的评估 | 第19-21页 |
| ·准确率与查全率 | 第19-20页 |
| ·浏览距离 | 第20-21页 |
| 第三章 聚类相关技术分析 | 第21-44页 |
| ·聚类的概念 | 第21-22页 |
| ·聚类算法 | 第22-26页 |
| ·层次型(hierarchical)聚类算法 | 第22-23页 |
| ·非层次型聚类算法 | 第23-24页 |
| ·模糊聚类算法 | 第24-25页 |
| ·基于密度的方法 | 第25页 |
| ·基于模型的聚类方法 | 第25-26页 |
| ·基于学习的聚类方法 | 第26页 |
| ·关键短语发现 | 第26-30页 |
| ·短语的完整性 | 第27-28页 |
| ·短语的稳定性 | 第28-29页 |
| ·后缀数组 | 第29-30页 |
| ·现有的聚类系统 | 第30-34页 |
| ·Scatter/Gather | 第30-31页 |
| ·Grouper, Carrot | 第31页 |
| ·AHC | 第31页 |
| ·SHOC, LINGO | 第31-32页 |
| ·SnakeT | 第32页 |
| ·Vivisimo | 第32-33页 |
| ·Grokker | 第33-34页 |
| ·DIRS 系统中的聚类算法 | 第34-44页 |
| ·数据预处理模块 | 第34-35页 |
| ·关键短语发现模块 | 第35-41页 |
| ·聚类层次生成模块 | 第41-43页 |
| ·文档分配模块 | 第43-44页 |
| 第四章 DIRS 系统的架构设计 | 第44-49页 |
| ·系统的设计目标 | 第44-45页 |
| ·系统的架构设计 | 第45-49页 |
| 第五章 DIRS 系统的实现 | 第49-71页 |
| ·系统的模块结构 | 第49-65页 |
| ·索引模块 | 第49-54页 |
| ·检索模块 | 第54-57页 |
| ·聚类模块 | 第57-59页 |
| ·多语言搜索 | 第59-60页 |
| ·用户评分 | 第60-62页 |
| ·搜索词提示 | 第62-64页 |
| ·在结果中搜索 | 第64页 |
| ·开放API | 第64-65页 |
| ·系统运行结果 | 第65-70页 |
| ·索引模块实验结果 | 第66-67页 |
| ·检索模块实验结果 | 第67-68页 |
| ·聚类模块实验结果 | 第68-69页 |
| ·多语言搜索模块实验结果 | 第69-70页 |
| ·DIRS 系统小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结束语 | 第71-73页 |
| ·结论与主要贡献 | 第71页 |
| ·未来展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77-80页 |
