| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·背景与选题依据 | 第9-10页 |
| ·国内外发展现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究的意义 | 第11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 信息检索技术介绍 | 第13-23页 |
| ·信息检索的原理 | 第13-15页 |
| ·信息检索的含义 | 第13-14页 |
| ·信息检索的职能 | 第14-15页 |
| ·向量空间模型 | 第15-17页 |
| ·信息检索系统的评价标准 | 第17-18页 |
| ·Internet 信息检索 | 第18-23页 |
| ·Internet 信息检索的一般过程及特点 | 第18-19页 |
| ·搜索引擎 | 第19-21页 |
| ·个性化信息滤波系统 | 第21-23页 |
| 第三章 个性化网络信息检索模型 | 第23-42页 |
| ·个性化信息检索的内涵及特点 | 第23-25页 |
| ·现有个性化信息检索系统分析 | 第25页 |
| ·个性化信息检索相关技术 | 第25-26页 |
| ·个性化信息检索系统模型 | 第26-31页 |
| ·模型功能 | 第26-27页 |
| ·模型结构 | 第27-29页 |
| ·模型采用的检索算法 | 第29-31页 |
| ·用户Agent | 第31-38页 |
| ·用户Agent 的结构功能 | 第31-32页 |
| ·用户兴趣模型的结构 | 第32-33页 |
| ·用户兴趣模型的建立 | 第33-34页 |
| ·用户兴趣模型的更新 | 第34-36页 |
| ·根据用户的页面访问信息更新用户兴趣模型 | 第34-35页 |
| ·根据用户反馈信息更新用户兴趣模型 | 第35-36页 |
| ·用户兴趣模型的目标表示 | 第36-37页 |
| ·兴趣管理模块 | 第37-38页 |
| ·信息过滤与联想 | 第38页 |
| ·信息管理Agent | 第38-40页 |
| ·基于使用的聚类技术为用户作主动推荐 | 第38-40页 |
| ·主动推荐与当前用户兴趣密切相关的信息 | 第40页 |
| ·自动发现新的信息源 | 第40页 |
| ·系统的特点 | 第40-41页 |
| ·系统的问题及改进 | 第41-42页 |
| 第四章 个性化用户兴趣模型的实现 | 第42-49页 |
| ·基本思想 | 第42-43页 |
| ·个性化用户兴趣模型存储的数据结构 | 第43-44页 |
| ·个性化模式的初始化 | 第44-45页 |
| ·个性化模式的Huffman 树的构建 | 第45-46页 |
| ·个性化模式的更新重建 | 第46页 |
| ·基于Huffman 树表示方法的文档过滤 | 第46-48页 |
| ·基于Huffman 树形式的个性化模式表示的特点 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |