中文摘要 | 第3-4页 |
英文摘要 | 第4-5页 |
1 绪论 | 第9-17页 |
1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
1.2 国内外发展现状 | 第11-12页 |
1.2.1 搜索引擎的发展现状 | 第11页 |
1.2.2 垂直搜索引擎的发展现状 | 第11-12页 |
1.3 本文的研究意义与目的 | 第12-13页 |
1.4 本文的研究内容 | 第13-14页 |
1.5 本文的章节安排 | 第14-17页 |
2 全文检索框架Lucene的相关理论研究 | 第17-25页 |
2.1 Lucene的分词原理 | 第17-18页 |
2.2 Lucene的全文检索技术 | 第18-20页 |
2.3 Lucene的检索评分机制 | 第20-23页 |
2.3.1 向量空间模型 | 第20-21页 |
2.3.2 特征权重计算 | 第21-22页 |
2.3.3 文档评分计算 | 第22-23页 |
2.4 本章小结 | 第23-25页 |
3 医疗器械垂直搜索引擎的研究与设计 | 第25-33页 |
3.1 医疗器械信息的研究 | 第25-28页 |
3.1.1 医疗器械信息的特点 | 第25页 |
3.1.2 医疗器械信息的需求 | 第25-26页 |
3.1.3 医疗器械信息的检索 | 第26-28页 |
3.2 医疗器械垂直搜索引擎的需求与目标 | 第28页 |
3.3 垂直搜索引擎的工作原理 | 第28-29页 |
3.4 医疗器械垂直搜索引擎的总体设计 | 第29-32页 |
3.4.1 系统的总体结构 | 第29-31页 |
3.4.2 系统的总体工作流程 | 第31-32页 |
3.5 本章小结 | 第32-33页 |
4 医疗器械主题爬虫与信息抽取技术的研究 | 第33-45页 |
4.1 基于Heritrix的医疗器械主题爬虫的研究 | 第33-40页 |
4.1.1 爬虫的工作原理 | 第33-34页 |
4.1.2 爬虫的抓取策略 | 第34-35页 |
4.1.3 开源爬虫Heritrix | 第35-37页 |
4.1.4 医疗器械主题爬虫的抓取过滤 | 第37-39页 |
4.1.5 URL散列算法 | 第39-40页 |
4.1.6 消除爬虫协议限制 | 第40页 |
4.2 基于DOM树的医疗器械信息抽取技术的研究 | 第40-43页 |
4.2.1 信息抽取技术 | 第40-42页 |
4.2.2 医疗器械领域信息抽取 | 第42-43页 |
4.3 本章小结 | 第43-45页 |
5 医疗器械分词算法的研究与专业词库的构建 | 第45-59页 |
5.1 医疗器械分词算法的研究 | 第45-51页 |
5.1.1 中文分词算法概述 | 第45-47页 |
5.1.2 医疗器械中文分词算法的研究 | 第47-50页 |
5.1.3 医疗器械数字英文连接符分词算法的研究 | 第50-51页 |
5.2 基于医疗器械本体的专业词库的研究与构建 | 第51-58页 |
5.2.1 本体的概述 | 第51-52页 |
5.2.2 医疗器械本体的作用 | 第52-53页 |
5.2.3 医疗器械本体的构建 | 第53-58页 |
5.3 本章小结 | 第58-59页 |
6 医疗器械垂直搜索引擎的实现与测试 | 第59-91页 |
6.1 系统的开发测试环境 | 第59页 |
6.2 医疗器械主题爬虫 | 第59-63页 |
6.2.1 医疗器械主题爬虫的工作流程 | 第59-60页 |
6.2.2 医疗器械主题爬虫的实现 | 第60-63页 |
6.3 医疗器械信息抽取 | 第63-67页 |
6.4 医疗器械中文分词器 | 第67-70页 |
6.4.1 分词器的总体结构 | 第67页 |
6.4.2 医疗器械中文分词器的实现 | 第67-70页 |
6.5 医疗器械全文检索 | 第70-79页 |
6.5.1 全文检索模块的总体流程 | 第70页 |
6.5.2 全文检索模块的数据存储结构 | 第70-74页 |
6.5.3 医疗器械全文检索模块的实现 | 第74-79页 |
6.6 系统的测试 | 第79-89页 |
6.6.1 医疗器械主题爬虫的测试 | 第79-80页 |
6.6.2 医疗器械分词模块的测试 | 第80-82页 |
6.6.3 医疗器械搜索引擎的测试 | 第82-89页 |
6.7 本章小结 | 第89-91页 |
7 总结与展望 | 第91-93页 |
7.1 总结 | 第91页 |
7.2 展望 | 第91-93页 |
致谢 | 第93-95页 |
参考文献 | 第95-99页 |
附录 | 第99页 |
A. 攻读硕士学位期间发表的论文成果 | 第99页 |
B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第99页 |