| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要工作及创新点 | 第11-13页 |
| 1.3.1 本文要解决的问题 | 第11-12页 |
| 1.3.2 本文主要创新 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关工作 | 第14-22页 |
| 2.1 查询推荐 | 第14-19页 |
| 2.1.1 查询推荐模型分类 | 第14-16页 |
| 2.1.2 信息检索评价指标 | 第16-19页 |
| 2.2 查询分类 | 第19-20页 |
| 2.3 用户搜索满意度 | 第20页 |
| 2.4 眼动技术在信息检索领域的应用 | 第20-22页 |
| 第3章 用户实验研究 | 第22-28页 |
| 3.1 用户调查问卷实验 | 第22-24页 |
| 3.2 用户眼动实验 | 第24-28页 |
| 3.2.1 实验任务 | 第24-26页 |
| 3.2.2 实验被试 | 第26页 |
| 3.2.3 实验设备 | 第26页 |
| 3.2.4 实验过程 | 第26-28页 |
| 第4章 眼动实验分析 | 第28-35页 |
| 4.1 实验数据 | 第28页 |
| 4.2 实验分析 | 第28-35页 |
| 4.2.1 用户满意度与用户选择查询推荐功能兴趣度关系实验 | 第28-29页 |
| 4.2.2 用户满意度与用户选择新颖性查询词关系的实验 | 第29-33页 |
| 4.2.3 眼动热图实验 | 第33-35页 |
| 第5章 自适应查询推荐模型 | 第35-43页 |
| 5.1 查询流图模型 | 第35-36页 |
| 5.2 自适应推荐模型框架 | 第36-40页 |
| 5.2.1 构建候选推荐词集合 | 第37-38页 |
| 5.2.2 建模用户满意度 | 第38-39页 |
| 5.2.3 自适应推荐算法 | 第39-40页 |
| 5.3 实验论证 | 第40-43页 |
| 5.3.1 实验数据集 | 第40-41页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第41-43页 |
| 第6章 结论与展望 | 第43-45页 |
| 6.1 本文总结 | 第43页 |
| 6.2 未来展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |