事务类搜索意图分类模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文主要工作及组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关概念与技术 | 第15-24页 |
| ·搜索引擎 | 第15-17页 |
| ·基本原理 | 第15-16页 |
| ·搜索引擎分类 | 第16-17页 |
| ·传统搜索引擎的缺点与不足 | 第17页 |
| ·中文分词 | 第17-19页 |
| ·分词概念 | 第17-18页 |
| ·中文分词难点 | 第18页 |
| ·中文分词方法与技术 | 第18-19页 |
| ·中文命名实体识别 | 第19-21页 |
| ·命名实体概念 | 第19页 |
| ·中文命名实体识别难点 | 第19-20页 |
| ·中文命名实体识别方法 | 第20-21页 |
| ·N-gram语言模型 | 第21-24页 |
| ·语言模型概念 | 第21-22页 |
| ·参数估计 | 第22页 |
| ·数据平滑 | 第22-24页 |
| 第三章 文本分类方法 | 第24-32页 |
| ·文本分类概念 | 第24页 |
| ·文本分类过程 | 第24-25页 |
| ·文本表示模型 | 第25-26页 |
| ·文本分类方法 | 第26-30页 |
| ·决策树学习 | 第27-28页 |
| ·K-近邻 | 第28-29页 |
| ·支持向量机 | 第29-30页 |
| ·分类方法比较准则 | 第30-32页 |
| 第四章 事务类搜索意图分类特征获取与建模 | 第32-50页 |
| ·搜索意图分类体系 | 第32-36页 |
| ·意图分类体系 | 第32-34页 |
| ·事务类搜索意图细分 | 第34-36页 |
| ·特征选择方法 | 第36-38页 |
| ·特征频度 | 第36页 |
| ·文档频度 | 第36-37页 |
| ·TF-IDF | 第37-38页 |
| ·事务类搜索意图分类特征获取 | 第38-42页 |
| ·利用Query获取 | 第39-40页 |
| ·Web查询日志获取 | 第40-42页 |
| ·基于搜索结果获取 | 第42页 |
| ·事务类搜索意图分类建模 | 第42-50页 |
| ·事先模型构建 | 第44-46页 |
| ·事后模型构建 | 第46-48页 |
| ·综合模型构建 | 第48-50页 |
| 第五章 实验 | 第50-59页 |
| ·实验准备 | 第50-51页 |
| ·数据来源 | 第50页 |
| ·数据预处理 | 第50-51页 |
| ·评价标准 | 第51页 |
| ·实验设计 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-59页 |
| ·事先模型特征选取实验 | 第52-54页 |
| ·事后模型特征选取实验 | 第54-55页 |
| ·综合模型特征选取实验 | 第55-57页 |
| ·分类器选择效果对比实验 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·主要工作总结 | 第59页 |
| ·未来工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67页 |
