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信息检索中相关反馈算法的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·论文的研究背景第10-12页
     ·相关反馈技术的特点第10-11页
     ·相关反馈技术的应用第11-12页
   ·国内外研究现状第12-13页
   ·本文的主要贡献第13-14页
   ·本文的组织结构及章节内容第14-16页
第2章 相关反馈技术的有关研究第16-28页
   ·相关反馈方法第16-18页
     ·显式反馈方法第16页
     ·伪相关反馈第16页
     ·间接相关反馈第16-17页
     ·相关性判定第17-18页
   ·相关反馈算法第18-23页
     ·基于概率模型的相关反馈算法第18-20页
     ·基于向量空间模型的相关反馈算法第20-22页
     ·基于布尔模型的相关反馈第22-23页
   ·查询扩展第23-25页
   ·相关反馈技术中所存在的问题第25-26页
   ·本章小结第26-28页
第3章 多条件查询情况下 Rocchio 相关反馈算法设计第28-34页
   ·改进的 Rocchio 算法设计思想第28-29页
   ·改进的 Rocchio 算法的实现方法第29-33页
     ·定义交叉类的边界第30-32页
     ·交叉类中两个质心的确定第32页
     ·确定与初始查询q 0最近的质心第32页
     ·Rocchio 算法的使用第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 相关反馈过程中对结果聚类的算法设计第34-40页
   ·K-均值算法第35-37页
   ·本文的聚类算法第37-39页
     ·层次聚类第37页
     ·层次收缩聚类算法设计第37-39页
   ·本章小结第39-40页
第5章 评价与实验第40-48页
   ·相关反馈的评价方法第40-43页
     ·正确率、召回率指标第41-42页
     ·插值正确率第42-43页
   ·层次收缩算法评价方法第43-46页
     ·使用 K-均值算法对数据聚类第44-46页
     ·使用层次收缩算法对数据聚类第46页
   ·本章小结第46-48页
总结与展望第48-50页
 1. 本文主要工作总结第48页
 2. 未来工作展望第48-50页
参考文献第50-54页
致谢第54-56页
攻读学位期间发表的学术论文第56-57页

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