| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 缩略词表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 搜索策略评估方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 相关性计算模型 | 第12-14页 |
| 1.2.3 权威性计算模型 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目标和工作内容 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关技术基础 | 第18-36页 |
| 2.1 搜索引擎基本概念与搜索策略评估方法介绍 | 第18-23页 |
| 2.1.1 搜索引擎基本概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 搜索策略评估基本概念 | 第19-20页 |
| 2.1.3 Cranfield评估方法 | 第20-21页 |
| 2.1.4 基于统计指标的评估方法 | 第21页 |
| 2.1.5 在线自动化评估方法 | 第21-23页 |
| 2.1.6 评估方法比较 | 第23页 |
| 2.2 相关性计算模型 | 第23-29页 |
| 2.2.1 基于向量空间的相关性计算模型 | 第23-25页 |
| 2.2.2 基于概率统计的相关性计算模型 | 第25-26页 |
| 2.2.3 基于点击的相关性计算模型 | 第26-29页 |
| 2.3 权威性计算模型 | 第29-34页 |
| 2.3.1 HITS算法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 TrustRank算法 | 第31-34页 |
| 2.4 搜索策略评估面临的挑战和改进思路 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 结合相关性和权威性的评估模型设计 | 第36-64页 |
| 3.1 搜索策略评估模型数据格式与符号意义说明 | 第36-39页 |
| 3.2 搜索策略评估模型整体框架设计 | 第39-40页 |
| 3.3 基于点击模型的相关性评估算法RelevanceMetric设计 | 第40-46页 |
| 3.3.1 相关性计算模型的假设 | 第40-41页 |
| 3.3.2 相关性评估算法RelevanceMetric总体设计 | 第41-43页 |
| 3.3.3 相关性评估算法RelevanceMetric详细设计 | 第43-46页 |
| 3.4 基于TrustRank的权威性评估算法AuthorityMetric设计 | 第46-54页 |
| 3.4.1 查询语句分词和关键词重要性计算 | 第46-48页 |
| 3.4.2 权威性词典构建 | 第48-51页 |
| 3.4.3 权威性评估算法AuthorityMetric详细设计 | 第51-54页 |
| 3.5 实验分析 | 第54-62页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第54页 |
| 3.5.2 实验数据 | 第54-56页 |
| 3.5.3 实验评价指标 | 第56页 |
| 3.5.4 实验结果分析 | 第56-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第四章 原型系统的设计与实现 | 第64-76页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第64-68页 |
| 4.1.1 系统框架设计 | 第64-66页 |
| 4.1.2 系统工作流程设计 | 第66-67页 |
| 4.1.3 系统数据库设计 | 第67-68页 |
| 4.2 基于MapReduce的系统核心模块设计 | 第68-72页 |
| 4.2.1 相关性评估计算模块 | 第68-70页 |
| 4.2.2 权威性评估计算模块 | 第70-72页 |
| 4.3 系统实现 | 第72-74页 |
| 4.3.1 实现环境与工具 | 第72页 |
| 4.3.2 系统主要运行界面展示 | 第72-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 工作总结 | 第76-77页 |
| 5.2 研究展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 附录 部分核心代码 | 第82-84页 |
