基于语义的主题搜索引擎研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文研究内容及章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 主题搜索引擎原理及关键技术 | 第14-34页 |
| ·主题搜索引擎概述 | 第14-15页 |
| ·网页抓取 | 第15-17页 |
| ·网络蜘蛛实现原理 | 第15-16页 |
| ·网络蜘蛛系统结构 | 第16-17页 |
| ·网络蜘蛛优化 | 第17页 |
| ·网页分析 | 第17-19页 |
| ·网页分析实现原理 | 第17-18页 |
| ·文档分析基本流程 | 第18-19页 |
| ·网页分析系统结构 | 第19页 |
| ·文本分类技术 | 第19-27页 |
| ·文本分类定义 | 第19-20页 |
| ·文本表示模型 | 第20-23页 |
| ·特征提取与加权 | 第23-26页 |
| ·分类算法介绍 | 第26-27页 |
| ·网页索引 | 第27-29页 |
| ·网页索引实现原理 | 第28-29页 |
| ·网页索引基本结构 | 第29页 |
| ·网页检索 | 第29-31页 |
| ·网页检索实现原理 | 第30页 |
| ·网页检索基本流程 | 第30-31页 |
| ·网页排序 | 第31-33页 |
| ·网页排序实现原理 | 第31-32页 |
| ·网页排序基本流程 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于GVSM文本相似度算法研究 | 第34-43页 |
| ·广义向量空间模型(GVSM) | 第34页 |
| ·WordNet | 第34-37页 |
| ·语义词典介绍 | 第34-36页 |
| ·词汇的矩阵模型 | 第36页 |
| ·WordNet中的关系 | 第36-37页 |
| ·基于GVSM文本相似度算法 | 第37-40页 |
| ·语义相似度计算 | 第37-38页 |
| ·词汇语义网构建 | 第38-40页 |
| ·文本相似度计算 | 第40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| ·实验评价标准 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于Nutch主题搜索引擎研究 | 第43-60页 |
| ·开源系统介绍 | 第43-50页 |
| ·Lucene | 第43-48页 |
| ·Nutch | 第48-50页 |
| ·基于Nutch主题搜索引擎 | 第50-57页 |
| ·主题搜索需求分析 | 第50-52页 |
| ·主题搜索系统框架 | 第52-53页 |
| ·主题资源发现 | 第53-54页 |
| ·主题识别技术 | 第54-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-59页 |
| ·实验平台与运行环境 | 第57页 |
| ·实验评价标准 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第68页 |
