专题搜索引擎关键技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·专题搜索引擎概述 | 第11-12页 |
| ·目前的研究状况 | 第12-14页 |
| ·搜索引擎的现存问题及解决方法 | 第14-15页 |
| ·搜索引擎现存问题 | 第14-15页 |
| ·解决方法 | 第15页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第15-18页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 专题搜索引擎相关技术的研究 | 第18-27页 |
| ·元搜索引擎 | 第18-19页 |
| ·元搜索引擎工作原理 | 第18-19页 |
| ·元搜索引擎与传统搜索引擎的区别 | 第19页 |
| ·向量空间模型技术 | 第19-21页 |
| ·向量空间模型介绍 | 第19-20页 |
| ·存在问题 | 第20-21页 |
| ·文本聚类的研究 | 第21-26页 |
| ·文本聚类技术 | 第22页 |
| ·文本聚类算法 | 第22-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 专题搜索引擎的构建 | 第27-39页 |
| ·专题搜索引擎分析 | 第27-30页 |
| ·专题搜索引擎特点 | 第27-28页 |
| ·专题搜索引擎的工作原理 | 第28-30页 |
| ·专题搜索引擎总体框架图 | 第30-31页 |
| ·系统各部分模块说明 | 第31-38页 |
| ·信息采集与更新模块 | 第31-36页 |
| ·信息处理和查询模块 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 专题搜索引擎文本自动分类和专题分词技术 | 第39-52页 |
| ·自动分类技术 | 第39-44页 |
| ·特征提取 | 第40-41页 |
| ·基于VSM的特征加权技术的改进 | 第41-43页 |
| ·英文搜索的词干提取技术的改善 | 第43页 |
| ·用户查询日志分析 | 第43-44页 |
| ·中文的自动分词技术 | 第44-49页 |
| ·分词技术分析 | 第44-46页 |
| ·分词技术及其实现 | 第46-47页 |
| ·一种适合于专题搜索引擎的分词方法 | 第47-49页 |
| ·专题分词词典的构造 | 第49-51页 |
| ·专题分词词典的构造过程 | 第49-50页 |
| ·专题分词词典的组成 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于向量空间模型的文本聚类研究 | 第52-65页 |
| ·信息聚类技术的基本理论 | 第52-54页 |
| ·信息聚类与分类的关系 | 第52页 |
| ·主要的聚类方法 | 第52-54页 |
| ·文本聚类算法的设计 | 第54-64页 |
| ·聚类模型的设计 | 第54-58页 |
| ·聚类算法的设计 | 第58-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
