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云环境下基于个性化模型的探索式搜索技术研究与实现

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
1 绪论第13-17页
   ·研究背景第13-14页
   ·研究内容及意义第14-15页
   ·本文组织结构第15-16页
   ·本章小结第16-17页
2 相关技术的研究第17-29页
   ·网页搜索技术现状及不足第17-21页
     ·爬虫式的搜索引擎第17-18页
     ·元搜索引擎第18-19页
     ·探索式搜索引擎第19-21页
   ·基于用户个性化模型搜索技术的国内外研究现状第21-22页
   ·云计算第22-24页
     ·云计算的定义第22页
     ·云计算的体系结构第22-24页
   ·Hadoop 简介第24-27页
     ·Hadoop第24-25页
     ·Map/Reduce第25-26页
     ·HBase第26-27页
   ·Solr第27页
   ·Processing第27-28页
   ·本章小结第28-29页
3 相似语义链网络的构建第29-45页
   ·网页信息的正文抽取第29-34页
   ·正文切词第34-36页
   ·网络文本信息去重第36-38页
   ·基于网络文本相关性的信息分类、聚类与相似语义链网络的生成第38-44页
   ·本章小结第44-45页
4 基于个性化模型的探索式搜索技术第45-58页
   ·基于用户行为的个性化建模第45-47页
     ·基于访问次数的用户兴趣模型估计第46页
     ·基于页面驻留时间的用户兴趣度估计第46-47页
   ·基于用户信息的个性化用户模型的构建第47-52页
     ·基于用户静态信息的个性化建模第47-49页
     ·基于用户动态信息的个性化建模第49-52页
   ·基于关联规则的个性化推荐第52-54页
     ·关联规则挖掘简介第52-53页
     ·传统的基于关联规则个性化推荐算法第53-54页
   ·可视化探索式搜索技术第54-57页
     ·探索式搜索第54-55页
     ·搜索过程可视化的展现第55-57页
   ·本章小结第57-58页
5 原型系统的设计与实现第58-98页
   ·原型系统概述第58页
     ·系统开发与运行环境第58页
   ·系统总体架构第58-61页
   ·核心模块第61-65页
     ·数据抓取模块第61-62页
     ·Solr 索引和 HBase 存储第62-63页
     ·利用 Map/Reduce 编程模型来实现改进后的 K-Means 算法第63-65页
   ·原型系统示范应用之“舆情分析”系统第65-71页
     ·功能概述第65-66页
     ·用例视图第66-67页
     ·数据库设计第67-71页
     ·实现技术第71页
   ·“舆情分析”系统功能演示第71-79页
     ·用户登录第71-72页
     ·系统首页第72页
     ·舆情分类浏览第72-74页
     ·舆情元搜索第74-76页
     ·探索式搜索第76页
     ·舆情管理第76-77页
     ·舆情监控方案第77-78页
     ·实时热点的舆情信息浏览第78页
     ·网络爬虫第78-79页
   ·原型系统示范应用之“智慧商圈”第79-84页
     ·功能概述第79-80页
     ·用例视图第80-81页
     ·数据库设计第81-83页
     ·实现技术第83-84页
   ·“智慧商圈”系统功能演示第84-89页
     ·用户注册第84-85页
     ·用户登录第85页
     ·编辑个人信息第85-86页
     ·商铺的探索式搜索第86-87页
     ·个性化实时热点词推荐第87-88页
     ·探索式搜索新闻第88-89页
     ·手机端节点拖动第89页
   ·系统性能分析第89-97页
     ·概述第89-90页
     ·测试概要第90-92页
     ·测试内容及方法第92页
     ·测试结果及分析第92-97页
   ·本章小结第97-98页
6 总结与展望第98-100页
   ·总结第98-99页
   ·下一步的工作展望第99-100页
参考文献第100-105页
致谢第105-106页
攻读学位期间发表的学术论文目录第106页

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