| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 元搜索引擎 | 第14-15页 |
| 1.2.2 推荐系统 | 第15-17页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第19-25页 |
| 2.1 Agent理论基础 | 第19-20页 |
| 2.2 元素搜索引擎技术及理论基础 | 第20-21页 |
| 2.3 推荐系统理论基础 | 第21-24页 |
| 2.3.1 用户行为信息 | 第21-22页 |
| 2.3.2 用户模型 | 第22-23页 |
| 2.3.3 用户聚类 | 第23-24页 |
| 2.3.4 推荐系统评价 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于Agent的智能化元搜索引擎平台 | 第25-31页 |
| 3.1 平台的构成模块及其设计目的 | 第25-27页 |
| 3.2 各模块工作流程 | 第27-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于Agent的智能化元搜索引擎中的推荐策略 | 第31-39页 |
| 4.1 用户查询串相似度检测 | 第31-33页 |
| 4.1.1 用户查询串特征向量生成 | 第31-33页 |
| 4.2 基于查询流图的推荐策略 | 第33-35页 |
| 4.2.1 查询流图 | 第33-34页 |
| 4.2.2 基于查询流图的推荐机制 | 第34-35页 |
| 4.3 用户群组生成 | 第35-37页 |
| 4.3.1 用户兴趣模型构建 | 第35-36页 |
| 4.3.2 用户群组划分 | 第36-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第五章 基于Agent的智能化元搜索引擎中推荐策略的实现 | 第39-49页 |
| 5.1 基于Agent的智能化元搜索引擎平台的实现 | 第39-41页 |
| 5.1.1 系统整体工作流程介绍 | 第39-40页 |
| 5.1.2 推荐系统构成部分实现介绍 | 第40-41页 |
| 5.2 数据库设计实现 | 第41-44页 |
| 5.3 用户兴趣模型实现 | 第44-45页 |
| 5.4 推荐系统实现 | 第45-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-49页 |
| 第六章 实验结果以及分析 | 第49-61页 |
| 6.1 实验目的以及实验环境 | 第49页 |
| 6.2 实验过程与结果分析 | 第49-59页 |
| 6.2.1 离线测试 | 第49-54页 |
| 6.2.2 在线测试 | 第54-59页 |
| 6.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第七章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 7.1 结论 | 第61-62页 |
| 7.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 作者简介 | 第67-68页 |
