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个性化检索系统中用户兴趣模型构建研究

摘要第1-3页
Abstract第3-6页
第一章 绪论第6-9页
   ·研究背景第6页
   ·国内外研究现状第6-7页
   ·论文主要研究内容第7-8页
   ·论文组织结构第8-9页
第二章 个性化检索系统概述第9-13页
   ·用户接口第9-10页
   ·基础检索模块第10页
   ·用户兴趣模型更新模块第10页
   ·个性化输出模块第10-11页
     ·查询扩展第10-11页
     ·结果排序第11页
     ·个性化推荐第11页
   ·索引库与用户数据中心第11-12页
   ·本章小结第12-13页
第三章 用户兴趣建模关键技术研究第13-27页
   ·用户兴趣获取第13-14页
     ·用户兴趣的获取方式第13页
     ·用户浏览行为分析第13-14页
   ·用户兴趣模型的主要表示形式第14-15页
   ·基于查询-概念二分图的查询概念提取第15-18页
     ·查询-概念二分图第15-16页
     ·概念的提取第16页
     ·查询权重计算第16-17页
     ·查询-概念二分图构建算法第17-18页
   ·基于查询词聚类的用户兴趣建模第18-24页
     ·进化k-means算法第18-19页
     ·F-EAC算法的改进第19-21页
     ·用户兴趣建模第21-23页
     ·实验验证第23-24页
   ·用户兴趣模型的存储第24-25页
     ·服务器端存储第24页
     ·客户端存储第24-25页
   ·用户兴趣模型的更新策略第25-26页
     ·短期用户兴趣更新第25页
     ·长期用户兴趣更新第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第四章 基于用户兴趣模型的个性化检索系统设计第27-41页
   ·UI模块第28-31页
     ·用户浏览历史捕捉第28-31页
     ·客户端cookie库构建第31页
   ·BSE模块第31-34页
     ·倒排索引第31-32页
     ·索引建立第32-33页
     ·信息检索第33-34页
   ·用户兴趣模型更新模块第34-37页
     ·用户兴趣模型构建第34-36页
     ·用户兴趣模型更新第36-37页
   ·个性化输出模块第37-38页
   ·索引库与用户数据中心设计第38-40页
     ·索引库设计第38页
     ·用户数据中心设计第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第五章 系统验证第41-44页
   ·实验概述第41页
     ·实验环境第41页
     ·数据来源第41页
     ·评估方法第41页
   ·用户浏览历史捕捉第41-42页
   ·用户兴趣建模算法实验第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第六章 总结与展望第44-45页
   ·总结第44页
   ·展望第44-45页
参考文献第45-48页
作者简介第48页
攻读硕士学位期间研究成果第48-49页

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