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文本相似度计算核函数的构造及其在分布式信息检索中的应用研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-15页
图目录第15-17页
表目录第17-18页
第1章 绪论第18-34页
   ·文本相似度计算概述第18-23页
     ·相关概念第18-19页
     ·主要任务第19页
     ·文本相似度计算方法第19-23页
   ·分布式信息检索概述第23-25页
     ·相关概念第23-24页
     ·主要任务第24页
     ·DIR的一般流程第24-25页
   ·研究背景第25-28页
     ·论文抄袭形式多样,现象严重第25-26页
     ·信息安全面临严峻挑战第26页
     ·信息资源异构分散第26-27页
     ·文档相似检测成为近年来研究的热点第27-28页
   ·本文的主要内容与组织结构第28-32页
     ·本文的主要研究内容第28-29页
     ·研究方法第29页
     ·试验方案第29-31页
     ·组织结构第31-32页
   ·预期的结果和意义第32-33页
     ·预期的结果第32页
     ·理论意义第32-33页
     ·现实意义第33页
   ·本章小结第33-34页
第2章 基于集合覆盖的DIR资源选择研究第34-46页
   ·问题描述第34-35页
   ·相关工作第35-36页
   ·目前研究中存在的问题第36-37页
   ·基于集合覆盖的资源选择算法的描述第37-40页
   ·基于集合覆盖的资源选择实验第40-44页
     ·算法实现第40-43页
     ·实验分析与结论第43-44页
   ·本章小结第44-46页
第3章 文本相似度计算混合核函数的构造及其DIR应用第46-66页
   ·研究现状第46-51页
     ·核函数的发展历史及其相关概念第46-48页
     ·核函数的构造研究现状第48-49页
     ·用于文本计算的核第49-50页
     ·分布式信息检索结果融合研究现状第50-51页
   ·核函数的构造流程和方法第51-52页
     ·核函数的构造流程第51页
     ·核函数的构造技术第51-52页
     ·核函数的构造方法第52页
   ·建立模型第52-57页
     ·构建改进的潜在语义核第53-56页
     ·选择复合ANOVA核第56页
     ·构造新的核函数第56-57页
   ·算法描述与复杂度分析第57-60页
     ·算法描述第57-60页
     ·算法复杂度分析第60页
   ·实验第60-64页
     ·实验语料第60页
     ·实验评价指标第60-61页
     ·实验设计与结果分析第61-64页
   ·实验结论第64页
   ·本章小结第64-66页
第4章 文本相似度新核函数构造及其在DIR中的应用第66-76页
   ·构造的核函数当满足的条件第66页
   ·新核的构造思想第66-67页
   ·构造步骤第67-68页
   ·理论证明第68-69页
   ·文档的向量表示第69-70页
   ·新构造的核函数相似计算第70页
   ·算法描述与复杂度分析第70-72页
     ·算法描述第70-72页
     ·算法复杂度分析第72页
   ·实验第72-75页
     ·实验语料第72页
     ·实验评价指标第72页
     ·实验设计与结果分析第72-75页
   ·本章小结第75-76页
第5章 基于偏微分方程的DIR评价方法第76-84页
   ·相关概念第76-78页
   ·用于DIR评价的偏微分方程模型第78-81页
     ·模型建立的思路第78页
     ·模型的假设条件第78-79页
     ·模型的建立第79-80页
     ·模型的边界条件第80-81页
     ·PDE模型的解第81页
   ·实验设计和结果分析第81-82页
     ·实验设计第81-82页
     ·实验结果和讨论第82页
   ·实验结论第82-83页
   ·本章小结第83-84页
第6章 总结与展望第84-90页
   ·研究工作总结第84-86页
   ·主要创新成果第86页
   ·展望第86-90页
参考文献第90-104页
致谢第104-106页
在学期间发表的学术论文及其他科研成果第106-110页
国内外科技查新报告第110-128页

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