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Web信息检索若干关联挖掘问题的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-17页
   ·研究工作的背景和意义第10-12页
     ·研究背景第10-11页
     ·研究意义第11-12页
   ·研究工作背景第12-13页
   ·研究工作的创新点第13-14页
   ·论文结构第14-16页
   ·本章参考文献第16-17页
第2章 相关背景知识概述第17-27页
   ·Web信息检索第17-20页
     ·Web信息检索概述第17-19页
     ·Web信息检索未来发展趋势第19-20页
   ·关联挖掘概述第20-22页
   ·并行编程实验环境概述第22-25页
     ·并行编程基本概念第23页
     ·MapReduce并行编程框架基本原理第23-25页
   ·本章小结第25页
   ·本章参考文献第25-27页
第3章 挖掘关联网页第27-51页
   ·引言第27-30页
   ·网页分块流程第30-34页
     ·扫描阶段第31页
     ·调整阶段第31-33页
     ·分块精度验证第33-34页
   ·从block中挖掘关联网页第34-39页
     ·过滤block中的链接第35-36页
     ·生成共引用对第36-37页
     ·合并共引用对第37-39页
   ·算法的并行化实现第39-42页
   ·实验结果及分析第42-48页
     ·算法参数取值第42-43页
     ·算法运行性能分析第43-45页
     ·关联网页结果分析第45-48页
   ·本章小结第48页
   ·本章参考文献第48-51页
第4章 挖掘中文缩写全称词对第51-72页
   ·引言第51-53页
   ·算法总体流程描述第53-54页
   ·挖掘缩写全称候选对第54-59页
   ·过滤缩写全称候选对第59-63页
     ·SVM相关背景介绍第59-61页
     ·SVM模型所用局部特征第61页
     ·SVM模型所用关系特征第61-63页
   ·实验结果及分析第63-68页
     ·实验系统描述第63-64页
     ·实验结果分析第64-68页
   ·本章小结第68-69页
   ·本章参考文献第69-72页
第5章 挖掘中文关联词第72-91页
   ·引言第72-74页
   ·词聚类算法总体设计第74-81页
     ·构建中文词关联图第74-75页
     ·挖掘关联图中的密集子图第75-79页
     ·进一步改进词聚类结果第79-81页
   ·词聚类算法的并行实现第81-84页
   ·实验结果及分析第84-88页
   ·本章小结第88-89页
   ·本章参考文献第89-91页
第6章 推荐关联查询词第91-122页
   ·引言第91-95页
   ·关联查询词推荐系统框架第95-97页
   ·更新模块第97-98页
   ·同义词抽取模块第98-102页
     ·产生包含同义词的短语对候选第98-100页
     ·从短语候选对中识别同义词对第100-102页
   ·词替换模块第102-106页
     ·词替换算法第102-103页
     ·过滤候选推荐词第103-106页
   ·点击分析模块第106页
   ·查询推荐模块第106-109页
   ·实验结果及分析第109-119页
     ·更新模块实验结果第109-111页
     ·同义词抽取模块实验结果第111-112页
     ·词替换模块实验结果第112-115页
     ·点击分析模块实验结果第115-116页
     ·查询推荐模块实验结果第116-119页
   ·本章小结第119页
   ·本章参考文献第119-122页
第7章 结束语第122-126页
   ·论文总结和创新点第122-123页
   ·进一步的研究工作和问题思考第123-125页
   ·本章参考文献第125-126页
第8章 附录 攻读博士学位期间的主要论文第126-127页
第9章 致谢第127-128页
第10章 个人简历及参见的科研工作第128页

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