摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-7页 |
1 绪论 | 第7-13页 |
·论文研究的背景及意义 | 第7-9页 |
·国内外研究现状 | 第9-11页 |
·论文主要研究内容 | 第11页 |
·论文研究的思路 | 第11页 |
·论文结构 | 第11-12页 |
·论文创新点 | 第12-13页 |
2 个性化智能搜索引擎基础 | 第13-21页 |
·搜索引擎概述 | 第13-15页 |
·搜索引擎基本工作流程 | 第15页 |
·网页搜集 | 第15-16页 |
·预处理 | 第16-17页 |
·查询服务 | 第17页 |
·通用搜索引擎的体系结构 | 第17-19页 |
·现有搜索引擎的缺陷 | 第19-21页 |
3 个性化智能搜索引擎Al TIMES中应用的相关基本理论与算法 | 第21-29页 |
·新闻信息检索 | 第21页 |
·数据提取 | 第21页 |
·网页爬虫 | 第21-22页 |
·MAPREDUCE | 第22-23页 |
·倒排索引 | 第23-25页 |
·向量空间模型 | 第25-27页 |
·智能AGENT技术 | 第27-28页 |
·小结 | 第28-29页 |
4 个性化智能搜索引擎Al TIMES的设计 | 第29-51页 |
·Al TIMES系统的体系结构 | 第29-30页 |
·优化的网页爬虫模块 | 第30-31页 |
·基于关键标签的新闻信息提取算法 | 第31-34页 |
·自动摘要算法 | 第34-36页 |
·特征词的产生 | 第34-35页 |
·句子的权值 | 第35页 |
·生成摘要 | 第35-36页 |
·实验 | 第36-37页 |
·倒排索引与查询 | 第37-41页 |
·倒排索引结构 | 第37-39页 |
·查询扩展 | 第39-40页 |
·实验结果及分析 | 第40-41页 |
·个性化用户兴趣模块设计 | 第41-48页 |
·Al times用户查询Agent | 第44-45页 |
·用户兴趣模型的建立与调整 | 第45-47页 |
·信息过滤及冗余信息推荐 | 第47-48页 |
·模拟实验 | 第48-50页 |
·小结 | 第50-51页 |
5 结论 | 第51-53页 |
参考文献 | 第53-57页 |
在学期间的研究成果 | 第57页 |