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基于完全加权关联规则挖掘的查询扩展研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-13页
   ·论文的研究背景第10-11页
   ·本论文研究内容第11-12页
   ·本论文的组织结构第12-13页
第2章 信息检索简介与查询扩展研究进展第13-23页
   ·信息检索概述第13-18页
     ·信息检索简介第13-14页
     ·经典信息检索模型第14-17页
     ·信息检索性能评测方法第17-18页
   ·查询扩展技术研究进展第18-22页
     ·查询扩展简介第18-19页
     ·查询扩展技术研究进展第19-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 关联规则挖掘算法研究第23-30页
   ·数据挖掘概述第23页
   ·关联规则挖掘算法的研究现状第23-25页
   ·关联规则挖掘的基本概念及其挖掘过程第25-26页
     ·基本概念第25-26页
     ·关联规则挖掘过程第26页
   ·Apriori 算法分析第26-27页
     ·Apriori 算法的性质第26页
     ·Apriori 算法的基本思想第26页
     ·Apriori 算法的连接和剪枝策略第26-27页
     ·Apriori 算法的局限性第27页
   ·项加权关联规则挖掘算法分析第27-29页
     ·项加权关联规则挖掘的基本概念第27-28页
     ·项加权关联规则挖掘算法的基本思想及其剪枝策略第28-29页
     ·项加权关联规则挖掘算法的局限性第29页
   ·小结第29-30页
第4章 项完全加权关联规则挖掘算法研究第30-39页
   ·引言第30页
   ·项完全加权关联规则挖掘模型及其有关概念和定理第30-34页
   ·现有项完全加权关联规则挖掘算法的不足第34页
   ·基于三次剪枝的项完全加权关联规则挖掘算法第34-36页
     ·算法的基本思想第34页
     ·三种剪枝策略第34-35页
     ·算法描述第35-36页
   ·算法性能评测与分析第36-38页
     ·实验数据集第36页
     ·实验设计与性能评侧第36-38页
     ·实 实验结果分析第38页
   ·本章小结第38-39页
第5章 基于完全加权关联规则挖掘的局部反馈查询扩展算法研究第39-55页
   ·传统查询扩展机制存在的缺陷第39-40页
   ·基于完全加权关联规则挖掘的局部反馈查询扩展算法第40-46页
     ·算法的基本思想第41页
     ·初检文档数量的确定第41-42页
     ·初检文档的预处理第42页
     ·四种剪枝策略第42-44页
     ·查询扩展模型第44页
     ·扩展词权重的计算方法第44-46页
     ·查询扩展算法描述第46页
   ·实验设计及其结果分析第46-51页
     ·实验测试文档集和查询集及其语料预处理第46-47页
     ·查询扩展原型实验检索系统的设计与实现第47-48页
     ·实验评估标准和显著性验证第48-49页
     ·实验结果及其分析第49-51页
   ·支持度、置信度及扩展词的数量对查询扩展检索性能的影响研究第51-54页
     ·实验设计第51-54页
     ·实验结果分析第54页
   ·本章小结第54-55页
第6章 基于完全加权关联规则挖掘的局部反馈查询扩展模型研究第55-61页
   ·引言第55-56页
   ·后件扩展模型第56-57页
   ·前件扩展模型第57页
   ·双向扩展模型第57-58页
   ·综合全扩展模型第58页
   ·各种查询扩展模型的检索性能实验对比及其结果分析第58-60页
     ·实验设计及其结果第58-59页
     ·实 实验结果分析第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第7章 基于用户点击浏览行为和完全加权关联规则挖掘的查询扩展研究第61-68页
   ·引言第61-62页
   ·基于户点击浏览行为和完全加权关联规则挖掘的相关反馈查询扩展算法第62-64页
     ·算法的基本思想第62页
     ·用户查询行为的捕捉与相关文档的确定第62-63页
     ·相关文档的预处理与完全加权关联规则挖掘第63页
     ·查询扩展模型及其扩展词权重的计算方法第63页
     ·查询扩展算法描述第63-64页
   ·查询扩展检索系统的设计第64-65页
   ·实验设计及其结果分析第65-67页
   ·本章结论第67-68页
第8章 全文总结与工作展望第68-70页
   ·全文总结第68-69页
   ·工作展望第69-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第74-75页
致谢第75-76页

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