基于问答社区的个性化服务研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| ·选题背景 | 第12-13页 |
| ·搜索引擎 | 第12页 |
| ·Web2.0 与社区化服务 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-15页 |
| ·论文的研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 2 相关知识介绍 | 第18-31页 |
| ·问答系统 | 第18-22页 |
| ·问答系统概述 | 第18-19页 |
| ·问答系统的体系结构 | 第19-21页 |
| ·问答系统的发展趋势 | 第21-22页 |
| ·Web 挖掘技术 | 第22-28页 |
| ·Web 挖掘概述 | 第22页 |
| ·Web 挖掘定义 | 第22-23页 |
| ·Web 挖掘分类 | 第23-26页 |
| ·Web 挖掘技术存在的问题 | 第26-27页 |
| ·Web 挖掘的发展趋势 | 第27-28页 |
| ·Web2.0 和个性化化服务 | 第28-30页 |
| ·Web2.0 概述 | 第28页 |
| ·Web 个性化服务的主要形式 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于问答社区的结果聚类算法 | 第31-43页 |
| ·问题描述 | 第31页 |
| ·相关工作 | 第31-35页 |
| ·传统文本聚类算法 | 第32-33页 |
| ·基于搜索结果的聚类算法 | 第33-35页 |
| ·基于问答社区的结果聚类算法 | 第35-37页 |
| ·算法思想 | 第35页 |
| ·问答结果的预处理及特征选取 | 第35-37页 |
| ·多特征融合的候选标签抽取算法 | 第37页 |
| ·实验及其结果分析 | 第37-41页 |
| ·交互式用户接口 | 第37-38页 |
| ·实验测试数据 | 第38-39页 |
| ·实验结果分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 4 基于加权 HITS 算法的问答专家推荐技术 | 第43-59页 |
| ·问题描述 | 第43-44页 |
| ·相关工作 | 第44-45页 |
| ·推荐系统 | 第45-48页 |
| ·推荐系统概述 | 第45-46页 |
| ·常用推荐算法 | 第46-48页 |
| ·基于加权HITS 算法的问答专家推荐技术 | 第48-55页 |
| ·用户关系研究 | 第48-50页 |
| ·基于链接分析的 HITS 算法 | 第50-51页 |
| ·用户行为的相关反馈 | 第51-53页 |
| ·算法描述 | 第53-55页 |
| ·实验分析 | 第55-58页 |
| ·实验数据集 | 第55页 |
| ·实验结果评价 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·本文工作总结 | 第59-60页 |
| ·下一步工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 攻读硕士学位期间已发表论文及参加科研项目 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
