首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--检索机论文

面向特殊主题的排序与检索算法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-13页
   ·主题搜索引擎优势与研究现状第10-11页
   ·选题背景和研究意义第11页
   ·本文的工作与安排第11-13页
第二章 基础理论及相关技术第13-27页
   ·通用搜索引擎介绍第13-14页
   ·主题搜索引擎的工作原理第14-15页
   ·主题搜索引擎涉及的相关技术第15-22页
     ·向量空间第15-17页
     ·特征权重第17-18页
     ·索引构建第18-20页
     ·数据检索第20-22页
   ·Nutch 平台简介第22-26页
     ·Nutch 的工作流程第22-23页
     ·Lucene 简介第23-24页
     ·Hadoop 的 MapReduce 简介第24-26页
   ·特殊主题的含义第26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 面向特殊主题的排序算法研究第27-43页
   ·常用排序算法第27-28页
   ·PageRank 算法第28-31页
     ·PageRank 算法的基本原理第28-30页
     ·PageRank 算法的相关研究第30-31页
   ·面向特殊主题的 PageRank 算法(SPF-PR)第31-34页
     ·SPF-PR 算法设计思想第32-33页
     ·SPF-PR 算法设计实现第33-34页
   ·Nutch 排序改进及 SPF-PR 算法集成第34-42页
     ·Nutch 的排序机制第34-35页
     ·Nutch 排序的 OPIC 算法第35-37页
     ·Nutch 排序的改进方法第37-39页
     ·SPF-PR 算法集成第39-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 基于种子拓展(SEB-VSM)的特殊主题检索研究第43-58页
   ·VSM 检索模型第43-44页
   ·VSM 在特殊主题检索中存在的不足第44-46页
   ·查询扩展的相关技术第46-48页
   ·基于种子拓展(SEB-VSM)的查询扩展设计第48-53页
     ·SEB-VSM 检索算法的思想第48-49页
     ·SEB-VSM 检索模型的设计第49-50页
     ·SEB-VSM 检索模型的实现第50-52页
     ·基于离线计算的 SEB-VSM 检索模型优化第52-53页
   ·SEB-VSM 检索算法实验第53-57页
     ·实验设计第53-55页
     ·实验结果分析第55-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章 基于聚类分析的 SEB-VSM 检索模型优化第58-69页
   ·常见聚类算法第58-59页
   ·Lingo 聚类算法研究第59-61页
   ·基于 Lingo 聚类的特征降维设计第61-63页
     ·特征降维的概念与常用算法第61页
     ·基于聚类的 Chi-square 统计量降维第61-63页
   ·基于 Lingo 聚类的相似度优化第63-65页
     ·基于聚类的相似度优化设计第63-65页
     ·基于聚类的相似度优化实现第65页
   ·特征降维和相似度优化实验第65-68页
     ·实验设计第65-66页
     ·实验结果分析第66-68页
   ·本章小结第68-69页
第六章 系统设计与运行评测第69-76页
   ·系统架构设计第69-71页
     ·系统逻辑结构第69-70页
     ·系统体系结构第70-71页
     ·与 Nutch 系统对比第71页
   ·运行环境与配置第71-72页
     ·系统运行环境第71-72页
     ·数据准备第72页
   ·综合测试与效果分析第72-75页
     ·系统运行与测试第72-73页
     ·性能与效果分析第73-75页
   ·本章小结第75-76页
第七章 总结与展望第76-77页
   ·本文所做的工作总结第76页
   ·下一步的工作与展望第76-77页
参考文献第77-79页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第79页

论文共79页,点击 下载论文
上一篇:新时期我国青少年思想政治教育体系构建初探
下一篇:基于Bayes定理的建设工程索赔谈判研究