第一章 绪论 | 第1-18页 |
1.1 当前INTERNET的状况及信息资源特点 | 第8-9页 |
1.2 基于WWW的信息检索工具 | 第9页 |
1.3 搜索引擎的分类 | 第9-12页 |
1.4 搜索引擎的评价标准 | 第12-14页 |
1.4.1 查全率和查准率 | 第12-13页 |
1.4.2 覆盖率 | 第13页 |
1.4.3 死链接率 | 第13-14页 |
1.5 当前搜索引擎存在问题和解决方案 | 第14-16页 |
1.5.1 当前搜索引擎的局限性和存在的问题 | 第14-15页 |
1.5.2 关于智能 | 第15-16页 |
1.6 本文的研究内容及组织结构 | 第16-18页 |
1.6.1 研究内容 | 第16页 |
1.6.2 本文组织结构 | 第16-18页 |
第二章 搜索引擎的框架结构 | 第18-24页 |
2.1 采集器ROBOT | 第18-19页 |
2.2 知识获取与特征提取(INDEXER) | 第19-20页 |
2.3 检索引擎(RETRIEVAL ENGINE) | 第20页 |
2.4 用户接口模块 | 第20-22页 |
2.4.1 自然语言处理 | 第20页 |
2.4.2 查询扩展 | 第20-21页 |
2.4.3 用户视图定义 | 第21页 |
2.4.4 用户行为监测与反馈 | 第21-22页 |
2.5 知识库 | 第22-24页 |
2.5.1 领域知识库 | 第22-23页 |
2.5.2 用户知识库 | 第23-24页 |
第三章 WWW信息的搜集与更新技术 | 第24-33页 |
3.1 ROBOT的排除标准(ROBOT EXCLUSION STANDARD) | 第24-25页 |
3.2 ROBOT的搜索策略 | 第25-26页 |
3.3 ROBOT搜索算法及设计 | 第26-30页 |
3.4 ROBOT更新策略—最近更新策略 | 第30-33页 |
第四章 信息检索模型 | 第33-40页 |
4.1 布尔逻辑模型 | 第33页 |
4.2 向量空间模型 | 第33-35页 |
4.2.1 文档表示 | 第33-34页 |
4.2.2 相关度计算 | 第34-35页 |
4.3 概率检索模型 | 第35-36页 |
4.4 基于概念的检索模型 | 第36-40页 |
4.4.1 概念词典 | 第37-38页 |
4.4.2 隐性语义索引LSI | 第38-40页 |
第五章 WWW信息组织与查询 | 第40-49页 |
5.1 内容、结构和属性 | 第40-41页 |
5.2 WEB页面的信息单元 | 第41-46页 |
5.2.1 基于格式化的语义结构提取 | 第42-44页 |
5.2.2 段落层次结构提取 | 第44-46页 |
5.3 文档查询 | 第46-48页 |
5.3.1 查询属性 | 第46-47页 |
5.3.2 基于内容的查询 | 第47页 |
5.3.3 基于结构的查询 | 第47-48页 |
5.4 结构化文档的组织与存储 | 第48-49页 |
第六章 文档自动分词技术 | 第49-59页 |
6.1 中文分词的困难 | 第49-50页 |
6.2 基于词典的机械分词 | 第50-51页 |
6.3 基于统计的分词法—无词典分词 | 第51-57页 |
6.3.1 基本思想 | 第51-52页 |
6.3.2 词条模式研究 | 第52页 |
6.3.3 统计模式 | 第52-55页 |
6.3.4 词条过滤 | 第55-57页 |
6.4 实验结果与分析 | 第57-59页 |
第七章 个性化检索机制 | 第59-66页 |
7.1 个性化与信息检索的其它技术 | 第59-60页 |
7.1.1 个性化与查询扩展(Quarry Expansion) | 第59页 |
7.1.2 个性化与信息过滤(Information Filtering) | 第59-60页 |
7.1.3 个性化与相关反馈 | 第60页 |
7.2 个性行为研究 | 第60-61页 |
7.3 用户模型与兴趣模型 | 第61页 |
7.4 个性模式的获取 | 第61-63页 |
7.4.1 基本方法 | 第61-62页 |
7.4.2 浏览行为及模式挖掘 | 第62-63页 |
7.5 用户模型与客户模型 | 第63-65页 |
7.6 用户兴趣的维护 | 第65-66页 |
第八章 总结及进一步工作 | 第66-68页 |
8.1 全文总结 | 第66-67页 |
8.2 进一步工作 | 第67-68页 |
致谢 | 第68页 |
在读期间发表的论文 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-71页 |