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基于Internet的智能信息检索技术研究

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

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