| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·引言 | 第6-7页 |
| ·研究问题的介绍 | 第7-8页 |
| ·搜索引擎的概念 | 第7页 |
| ·搜索引擎的分类 | 第7-8页 |
| ·现有搜索引擎存在的问题及解决思路 | 第8-13页 |
| ·实时搜索引擎的提出及其技术基础 | 第9-11页 |
| ·个性化信息推荐与用户的多类别隶属度判定 | 第11-12页 |
| ·元搜索引擎的智能调度 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13页 |
| ·本文组织 | 第13-14页 |
| 第二章 研究基础 | 第14-25页 |
| ·搜索引擎的体系结构 | 第14-15页 |
| ·个性化信息检索 | 第15-20页 |
| ·个性化信息检索概述 | 第15页 |
| ·用户描述文件 | 第15-17页 |
| ·资源描述文件 | 第17-18页 |
| ·个性化推荐 | 第18-20页 |
| ·个性化服务体系结构 | 第20页 |
| ·搜索引擎系统的评价 | 第20-22页 |
| ·元搜索引擎 | 第22-25页 |
| ·元搜索引擎的基本构成 | 第22-23页 |
| ·元搜索引擎与独立搜索引擎的比较 | 第23-25页 |
| 第三章 基于改进的FISH-SEARCH 搜索算法 | 第25-36页 |
| ·群智能介绍 | 第25-26页 |
| ·实时搜索引擎 | 第26页 |
| ·FISH-SEARCH 算法介绍 | 第26-28页 |
| ·鱼群行为分析 | 第28-29页 |
| ·改进的FISH-SEARCH 算法 | 第29-32页 |
| ·证明有向图存在中心 | 第30页 |
| ·有向图之间“距离”的计算 | 第30-32页 |
| ·实验仿真 | 第32-36页 |
| ·模拟实验环境 | 第32-33页 |
| ·模拟实验结果 | 第33-36页 |
| 第四章 基于改进的CC4 算法的用户兴趣模型分类 | 第36-54页 |
| ·快速角分类神经网络(CC4)算法介绍 | 第36-45页 |
| ·CC4 神经网络模型 | 第36-39页 |
| ·CC4 隐层神经元输出的原理 | 第39-43页 |
| ·CC4 神经网络计算的倾向性 | 第43-45页 |
| ·模糊角分类神经网络 | 第45-50页 |
| ·FCC 神经网络结构 | 第46-47页 |
| ·隐层神经元 | 第47-48页 |
| ·规则库 | 第48页 |
| ·FCC 神经网络的训练过程 | 第48-49页 |
| ·模糊隶属度的泛化 | 第49-50页 |
| ·基于模糊角分类神经网络(FCC)的用户多隶属度判定 | 第50-53页 |
| ·用户描述文件作为输入 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于遗传算法的元搜索引擎的调度 | 第54-65页 |
| ·遗传算法原理 | 第54-55页 |
| ·小生境思想 | 第55-56页 |
| ·基于小生境的改进遗传算法 | 第56-59页 |
| ·改进遗传算法在元搜索引擎调度中的应用 | 第59-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 1 本文的主要工作 | 第65页 |
| 2 对未来工作的展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历、在校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第70页 |