| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 图目录 | 第7-8页 |
| 表目录 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·搜索引擎技术的发展现状 | 第9-12页 |
| ·搜索引擎的工作原理 | 第10-11页 |
| ·搜索引擎的类别 | 第11页 |
| ·垂直搜索引擎的特点 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容和结构 | 第12-14页 |
| 第2章 本文搜索引擎的总体架构和相关技术 | 第14-25页 |
| ·基于隐语义的中医文献搜索引擎总体架构 | 第14-15页 |
| ·基于隐语义的搜索引擎的功能特点 | 第15-16页 |
| ·相关技术 | 第16-23页 |
| ·Lucene介绍 | 第16-20页 |
| ·信息抽取与中文分词 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 主题模型及中医文献隐语义挖掘 | 第25-39页 |
| ·引入主题模型的意义 | 第25-26页 |
| ·主题模型算法 | 第26-32页 |
| ·主题模型特点 | 第26-27页 |
| ·Latent Dirichlet Allocation | 第27-29页 |
| ·概率的后验推导 | 第29-32页 |
| ·中医药文献隐语义挖掘 | 第32-37页 |
| ·相关文献挖掘 | 第33-34页 |
| ·文献—主题关联信息挖掘 | 第34页 |
| ·主题信息挖掘 | 第34-37页 |
| ·算法实现细节 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 搜索框中文模糊纠错的自动补全功能 | 第39-51页 |
| ·引入中文模糊纠错的意义 | 第39页 |
| ·基于后缀树的模糊自动补全方法 | 第39-47页 |
| ·问题定义 | 第40-41页 |
| ·使用广义后缀树建立索引 | 第41-43页 |
| ·音近与形近字相似度计算方法 | 第43-44页 |
| ·自动补全算法实现 | 第44-47页 |
| ·算法效果与性能分析 | 第47-49页 |
| ·实验数据与环境 | 第47页 |
| ·候选词计算的效率 | 第47-49页 |
| ·算法为用户节省的敲击字符数 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 基于隐语义的中医文献搜索引擎的设计与实现 | 第51-63页 |
| ·系统总体设计与模块分工 | 第51-52页 |
| ·数据处理与索引模块 | 第52-57页 |
| ·隐语义数据处理模块 | 第53-55页 |
| ·数据索引模块 | 第55-57页 |
| ·检索模块 | 第57-58页 |
| ·主题导航模块 | 第58-59页 |
| ·自动补全模块 | 第59-62页 |
| ·前台交互模块 | 第59-61页 |
| ·后台算法模块 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |