基于随机森林算法的医学文献检索研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究章节结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 LUCENE全文索引检索框架 | 第15-17页 |
| 2.1.1 Lucene系统结构 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Lucene的评分机制 | 第16-17页 |
| 2.2 排序的评价标准 | 第17-19页 |
| 2.2.1 准确率和召回率 | 第17-18页 |
| 2.2.2 MAP | 第18页 |
| 2.2.3 NDCG | 第18-19页 |
| 2.3 PAGERANK算法和HITS算法介绍 | 第19-21页 |
| 2.3.1 PageRank算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 HITS算法 | 第20-21页 |
| 2.4 相似度计算方法 | 第21-22页 |
| 2.4.1 欧氏距离 | 第21页 |
| 2.4.2 余弦相似度 | 第21页 |
| 2.4.3 皮尔逊相似度 | 第21-22页 |
| 2.4.4 杰卡德相似度 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 随机森林算法 | 第23-30页 |
| 3.1 随机森林定义 | 第23-24页 |
| 3.2 决策树 | 第24-25页 |
| 3.3 随机森林的理论基础 | 第25-26页 |
| 3.4 随机森林的构建方法 | 第26-29页 |
| 3.4.1 从训练集中抽样用以构建决策树 | 第26-28页 |
| 3.4.2 构建随机森林中的决策树 | 第28页 |
| 3.4.3 随机森林的形成 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 实验说明 | 第30-38页 |
| 4.1 文献数据预处理 | 第30页 |
| 4.2 搭建LUCENE检索框架 | 第30-31页 |
| 4.3 基于关键词共现方法提取关键词 | 第31-35页 |
| 4.4 构建文献的引文网络 | 第35-36页 |
| 4.5 构建基于随机森林算法的重新排序框架 | 第36-37页 |
| 4.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第38-50页 |
| 5.1 基于关键词共现方法提取关键词的结果分析 | 第38-43页 |
| 5.2 随机森林参数选择 | 第43-45页 |
| 5.2.1 ntree的取值 | 第43-44页 |
| 5.2.2 mfeature的取值 | 第44-45页 |
| 5.3 运用随机森林算法的实验结果分析 | 第45-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结及展望 | 第50-52页 |
| 6.1 本论文总结 | 第50-51页 |
| 6.2 未来展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第58页 |
