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基于Web的专家搜索研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
1 引言第14-17页
2 国内外研究现状第17-24页
   ·文本检索模型的演变第17-20页
     ·布尔模型第17页
     ·向量空间模型第17-19页
     ·概率模型第19-20页
     ·语言模型第20页
   ·企业环境下的专家搜索第20-21页
   ·链接分析第21-22页
   ·人名抽取和消歧第22-24页
3 专家的发现和识别第24-37页
   ·简介第24-25页
   ·专家列表的发现第25-29页
     ·针对规范E-mail 地址的分析第25-26页
     ·针对不规范E-mail 地址的分析第26-29页
   ·专家出现位置的识别第29-32页
     ·不同人名出现形式(Person Name Masks)的歧义第29-30页
     ·专家出现位置识别算法第30-32页
   ·实验和讨论第32-36页
     ·发现专家列表的实验第33-34页
     ·识别专家出现位置的实验第34-36页
   ·本章小结第36-37页
4 专家搜索模型第37-50页
   ·简介第37页
   ·证据和证据中的要素第37-43页
     ·专家要素第38页
     ·查询要素第38-39页
     ·文档要素第39-42页
     ·关系要素第42-43页
   ·基于证据的专家检索模型第43-46页
     ·基本专家搜索模型第43页
     ·结合了证据质量的专家搜索模型第43-46页
   ·实验和讨论第46-49页
     ·不同查询匹配形式对专家搜索的影响第47-48页
     ·不同关系类型对专家搜索的影响第48页
     ·不同专家出现形式对专家搜索的影响第48页
     ·不同文档质量对专家搜索的影响第48-49页
     ·不同证据合并方式对专家搜索的影响第49页
   ·本章小结第49-50页
5 专家的排名—ExpertRank第50-55页
   ·简介第50-51页
   ·专家排名算法—ExpertRank第51-52页
   ·主题相关的专家排名算法—Topic Sensitive ExpertRank第52-53页
   ·实验和讨论第53-54页
   ·本章小结第54-55页
6 专家人名消歧第55-71页
   ·简介第55-57页
   ·专家人名消歧的分类框架第57-59页
     ·问题表述第58页
     ·分类框架第58-59页
   ·专家人名消歧采用的特征第59-62页
     ·关键词特征(Key Tokens)第60-61页
     ·主题特征(Topics)第61-62页
   ·专家人名消歧采用的分类方法第62-63页
   ·实验和讨论第63-70页
     ·原型系统第63-64页
     ·实验数据第64-66页
     ·对于分类特征的实验第66-68页
     ·对于分类方法的实验第68-69页
     ·讨论第69-70页
   ·本章小结第70-71页
7 总结和展望第71-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-79页
攻读学位期间发表的学术论文第79-80页
攻读学位期间参加的科研项目第80-81页
攻读学位期间出席的学术会议第81-84页
上海交通大学硕士学位论文答辩决议书第84页

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