基于Web检索的查询意图分类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·查询分类体系 | 第11页 |
| ·查询特征的提取 | 第11-12页 |
| ·查询分类算法 | 第12-14页 |
| ·本课题的研究内容及论文的组织 | 第14-15页 |
| 第二章 查询分类及其常用算法 | 第15-25页 |
| ·查询分类的定义 | 第15页 |
| ·查询分类任务的特点 | 第15-17页 |
| ·数据集的构造 | 第17-18页 |
| ·查询表示模型 | 第18-20页 |
| ·查询特征 | 第18-19页 |
| ·查询表示 | 第19页 |
| ·特征选择方法 | 第19-20页 |
| ·分类方法 | 第20-23页 |
| ·基于统计的方法 | 第20-22页 |
| ·基于规则的方法 | 第22-23页 |
| ·评价方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 查询日志分析和分类体系 | 第25-36页 |
| ·常用分类体系 | 第25-26页 |
| ·查询日志的分析 | 第26-30页 |
| ·本文分类体系 | 第30-32页 |
| ·系统架构 | 第32-35页 |
| ·前端 | 第33页 |
| ·线上查询处理 | 第33-34页 |
| ·搜索引擎 | 第34-35页 |
| ·日志存储 | 第35页 |
| ·统计分析和机器学习 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 查询意图的自动分类框架 | 第36-45页 |
| ·精确匹配 | 第36页 |
| ·N-GRAM匹配 | 第36-37页 |
| ·监督机器学习 | 第37-39页 |
| ·数据预处理 | 第37页 |
| ·SVM分类 | 第37-39页 |
| ·选择优先性 | 第39-42页 |
| ·选择优先性(SP)的定义 | 第39-40页 |
| ·查询的选择优先性分类 | 第40-42页 |
| ·组合分类算法 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 系统设计与测试 | 第45-50页 |
| ·系统实验环境 | 第45页 |
| ·数据集 | 第45页 |
| ·开发环境 | 第45页 |
| ·系统性能评价方法 | 第45-46页 |
| ·系统结果与分析 | 第46-49页 |
| ·组合算法实验 | 第46-48页 |
| ·召回率和准确率的平衡 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
