基于用户兴趣偏好模型的个性化搜索算法
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的研究背景和来源 | 第9页 |
| ·搜索引擎技术的发展现状 | 第9-12页 |
| ·搜索技术的发展现状 | 第9-10页 |
| ·基于企业资源平台的搜索技术的现状 | 第10-12页 |
| ·课题的研究内容和意义 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·课题意义 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 2 个性化搜索相关理论基础与技术 | 第14-22页 |
| ·搜索引擎技术概述 | 第14-16页 |
| ·通用搜索引擎的起源与现状 | 第14页 |
| ·搜索引擎的分类与特点 | 第14-16页 |
| ·个性化搜索相关理论 | 第16-19页 |
| ·个性化信息服务介绍 | 第16页 |
| ·个性化信息推荐方法 | 第16-17页 |
| ·个性化搜索引擎的主要评价指标 | 第17-18页 |
| ·个性化搜索引擎简介 | 第18-19页 |
| ·用户兴趣偏好建模相关理论 | 第19-21页 |
| ·用户兴趣偏好模型的表示的分类 | 第19-20页 |
| ·用户兴趣偏好模型的建模技术 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 用户兴趣偏好模型的建立与更新 | 第22-32页 |
| ·用户兴趣偏好模型概述 | 第22页 |
| ·用户兴趣偏好模型的建模方案与建模流程 | 第22-25页 |
| ·建模方案与结构 | 第22-24页 |
| ·建模流程 | 第24-25页 |
| ·用户兴趣偏好模型的建立与表达 | 第25-28页 |
| ·用户兴趣偏好特征挖掘与提取 | 第25-26页 |
| ·用户兴趣偏好模型表达 | 第26-28页 |
| ·用户兴趣偏好模型的学习更新 | 第28-31页 |
| ·用户兴趣偏好模型学习更新的必要性 | 第28页 |
| ·用户兴趣偏好模型学习更新方法 | 第28-29页 |
| ·用户兴趣偏好模型学习更新流程 | 第29-30页 |
| ·用户兴趣偏好模型学习更新算法描述 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于搜索结果的个性化综合排序 | 第32-42页 |
| ·个性化综合排序算法的意义 | 第32-33页 |
| ·传统的个性化排序算法 | 第33-34页 |
| ·传统的个性化排序算法描述 | 第33页 |
| ·传统的个性化排序算法存在的问题 | 第33-34页 |
| ·个性化综合排序算法 | 第34-41页 |
| ·个性化综合排序法算法的提出 | 第34-35页 |
| ·领域排序 | 第35-36页 |
| ·局部排序 | 第36-38页 |
| ·个性化综合排序算法结构 | 第38-40页 |
| ·个性化综合排序算法流程 | 第40-41页 |
| ·个性化综合排序算法表达 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于个性化搜索的资源管理系统的设计与实现 | 第42-55页 |
| ·资源管理系统的设计 | 第42-45页 |
| ·资源管理系统的建设背景 | 第42页 |
| ·资源管理系统设计的原则 | 第42-43页 |
| ·系统设计的方法 | 第43页 |
| ·软件总架构设计 | 第43-45页 |
| ·系统的功能设计 | 第45页 |
| ·个性化搜索模块的设计 | 第45-50页 |
| ·个性化搜索模块的特点 | 第45-46页 |
| ·个性化搜索模块的体系结构 | 第46-47页 |
| ·个性化搜索模块的数据库设计 | 第47-50页 |
| ·系统实现 | 第50-52页 |
| ·个性化模块实现的技术路线 | 第50-51页 |
| ·人机化交互界面展示 | 第51-52页 |
| ·实验分析 | 第52-54页 |
| ·实验数据准备 | 第52-53页 |
| ·实验的评价标准 | 第53页 |
| ·实验结果评价 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结 | 第55-57页 |
| ·论文主要研究工作总结 | 第55页 |
| ·未来工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61页 |
