基于语义的信息检索与关联推荐关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 语义搜索研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 关联推荐技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 存在的问题及主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4.1. 语义搜索及关联推荐存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.4.2. 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 基于语义的信息检索与关联推荐相关技术 | 第18-35页 |
| 2.1 基于语义的信息检索与关联推荐体系架构 | 第18-19页 |
| 2.2 基于本体的语义推理技术 | 第19-29页 |
| 2.2.1. 本体库的构建 | 第20-27页 |
| 2.2.2. 关联信息源 | 第27-28页 |
| 2.2.3. 形式化查询 | 第28页 |
| 2.2.4. 逻辑化推理 | 第28-29页 |
| 2.3 本体信息检索模型 | 第29-31页 |
| 2.3.1. 布尔模型 | 第29页 |
| 2.3.2. 向量空间模型 | 第29-30页 |
| 2.3.3. 概率模型 | 第30页 |
| 2.3.4. 隐含语义索引模型 | 第30-31页 |
| 2.4 关联推荐系统 | 第31-34页 |
| 2.4.1. 基于内容的推荐 | 第31-32页 |
| 2.4.2. 关联规则推荐 | 第32-33页 |
| 2.4.3. 协同过滤推荐 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 语义处理中领域本体的构建 | 第35-44页 |
| 3.1 本体库的构建标准 | 第35页 |
| 3.2 基于螺旋法的本体构建方法 | 第35-39页 |
| 3.2.1. 明确目标 | 第36-37页 |
| 3.2.2. 分析并化解风险 | 第37页 |
| 3.2.3. 本体开发 | 第37-38页 |
| 3.2.4. 撰写文档/制定下一阶段工作 | 第38-39页 |
| 3.3 使用protégé构建本体 | 第39-41页 |
| 3.4 螺旋本体法比较 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 信息检索中基于Lucene的信息索引 | 第44-61页 |
| 4.1 基于本体属性的索引 | 第44-51页 |
| 4.1.1. Lucene的分析 | 第45-50页 |
| 4.1.2. 本体索引结构 | 第50-51页 |
| 4.2 检索结果评分 | 第51-55页 |
| 4.2.1. Lucene的评分机制 | 第51-52页 |
| 4.2.2. Lucene评分算法改进 | 第52-55页 |
| 4.3 实验与分析 | 第55-60页 |
| 4.3.1. 实验数据来源 | 第55页 |
| 4.3.2. 评价标准 | 第55-56页 |
| 4.3.3. 实验及结果 | 第56-58页 |
| 4.3.4. 实验演示 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 关联推荐中的协同过滤推荐 | 第61-72页 |
| 5.1 问题的提出 | 第61-63页 |
| 5.1.1. 协同过滤算法分析 | 第61-62页 |
| 5.1.2. 一些问题 | 第62-63页 |
| 5.2 基于本体的协同过滤 | 第63-67页 |
| 5.2.1. 常见用户数据矩阵 | 第63-64页 |
| 5.2.2. 常用相似度算法 | 第64-65页 |
| 5.2.3. 基于本体的相似度计算 | 第65-67页 |
| 5.3 实验与分析 | 第67-71页 |
| 5.3.1. 实验数据来源 | 第67-68页 |
| 5.3.2. 评价标准 | 第68-69页 |
| 5.3.3. 实验及结果 | 第69-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
