中文专业搜索引擎优化策略研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-13页 |
| ·专业搜索引擎的现状分析 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 中文专业搜索引擎概述 | 第17-29页 |
| ·搜索引擎系统概述 | 第17-21页 |
| ·搜索引擎系统模型及工作原理 | 第17-18页 |
| ·搜索引擎的发展 | 第18-19页 |
| ·搜索引擎的分类 | 第19-21页 |
| ·专业搜索引擎概述 | 第21-24页 |
| ·专业搜索引擎系统模型及工作原理 | 第21-23页 |
| ·专业搜索引擎的优势 | 第23-24页 |
| ·中文专业搜索引擎中的核心技术 | 第24-27页 |
| ·主题网络蜘蛛搜索策略 | 第24-25页 |
| ·网页文档的分类与索引技术 | 第25-26页 |
| ·搜索结果表现技术 | 第26-27页 |
| ·本文对中文专业搜索引擎所做的优化 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 搜索模块性能优化 | 第29-45页 |
| ·网络蜘蛛的工作原理 | 第29-30页 |
| ·网络蜘蛛搜索算法概述 | 第30-32页 |
| ·主题网络蜘蛛 | 第32-35页 |
| ·专业搜索引擎中网络蜘蛛模型 | 第32-34页 |
| ·目前主题网络蜘蛛所存在的问题 | 第34-35页 |
| ·主题网络蜘蛛的性能评价 | 第35-38页 |
| ·网络蜘蛛性能评价及分析 | 第36-37页 |
| ·Best-First 算法分析 | 第37-38页 |
| ·BF-BF 算法的提出 | 第38-43页 |
| ·BF-BF 算法提出的背景 | 第38-40页 |
| ·BF-BF 算法部分数据结构及参数设定 | 第40页 |
| ·BF-BF 算法搜索过程 | 第40-42页 |
| ·“立即回报”价值和“未来回报”价值的计算方法 | 第42-43页 |
| ·相似度阈值的设定 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 索引模块性能优化 | 第45-55页 |
| ·自动分类技术介绍 | 第45-46页 |
| ·向量距离分类法 | 第46-47页 |
| ·向量空间模型简介 | 第46页 |
| ·向量距离分类原理 | 第46-47页 |
| ·向量距离分类的实现 | 第47页 |
| ·VSM 在中文专业搜索引擎中的应用及优化 | 第47-53页 |
| ·类别概念词的提取和类别中心概念特征向量的形成 | 第48-49页 |
| ·对Spider 抓取的网页预处理 | 第49页 |
| ·对文档内容分词处理 | 第49-50页 |
| ·特征项的提取和权重的计算 | 第50-51页 |
| ·文档概念特征向量的形成 | 第51-52页 |
| ·分类相似度的计算 | 第52-53页 |
| ·归类处理 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 信息检索模块性能优化 | 第55-63页 |
| ·信息检索模块的组成 | 第55-56页 |
| ·一般检索模型的介绍 | 第56-57页 |
| ·检索模块的优化技术 | 第57-60页 |
| ·中文专业搜索引擎知识库的构建 | 第57-58页 |
| ·相关排序技术 | 第58-59页 |
| ·用户接口技术 | 第59-60页 |
| ·用户查询向量的形成过程 | 第60-61页 |
| ·本文的检索流程 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 BF-BF 算法实验及分析 | 第63-72页 |
| ·实验背景 | 第63-64页 |
| ·Spider 模块的实现 | 第64-69页 |
| ·Java 语言特点介绍 | 第64页 |
| ·实现Spider 模块的关键类与关键函数 | 第64-66页 |
| ·Spider 模块实现的关键部分 | 第66-69页 |
| ·实验环境设置 | 第69页 |
| ·实验结果及性能比较 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务和主要成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 作者简介 | 第81页 |
