基于用户日志聚类的查询扩展
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第9-12页 |
| ·全局分析方法 | 第10页 |
| ·查询扩展的局部方法 | 第10-11页 |
| ·查询扩展发展趋势 | 第11-12页 |
| ·本文的工作重点 | 第12-13页 |
| ·论文的结构框架 | 第13-14页 |
| 第二章 信息检索及查询扩展关键技术背景 | 第14-27页 |
| ·搜索引擎基本框架原理 | 第14-21页 |
| ·网页搜集 | 第15-16页 |
| ·预处理 | 第16-18页 |
| ·查询服务 | 第18-21页 |
| ·中文分词及命名实体识别 | 第21-22页 |
| ·中文自动分词技术 | 第21页 |
| ·术语自动识别技术 | 第21-22页 |
| ·网页去噪 | 第22-24页 |
| ·文本聚类 | 第24-27页 |
| 第三章 基于词语物理距离的查询扩展 | 第27-31页 |
| ·算法理论基础 | 第27-28页 |
| ·算法测试 | 第28-30页 |
| ·存在的问题及解决方案 | 第30-31页 |
| 第四章 基于用户日志聚类的查询扩展 | 第31-45页 |
| ·系统框架设计 | 第31-32页 |
| ·系统关键技术 | 第32-41页 |
| ·百度百科术语识别 | 第32-34页 |
| ·用户日志匹配 | 第34-35页 |
| ·网页预处理 | 第35-36页 |
| ·用户日志反向检索词 | 第36-37页 |
| ·基于LSI的K均值文本聚类 | 第37-40页 |
| ·查询扩展融合 | 第40-41页 |
| ·系统实现 | 第41-43页 |
| ·两种查询扩展算法比较 | 第43-45页 |
| 第五章 个性化检索模型及查询扩展 | 第45-53页 |
| ·什么是个性化检索 | 第45-46页 |
| ·个性化检索研究现状 | 第46-47页 |
| ·知名成型系统 | 第46页 |
| ·个性化检索分类 | 第46-47页 |
| ·用户个性化模式的表达方式 | 第47-48页 |
| ·向量表示法 | 第47页 |
| ·概念层次表示法 | 第47-48页 |
| ·个性化检索的相关技术 | 第48-49页 |
| ·个性化检索模块 | 第49-51页 |
| ·用户模型的建立 | 第49-50页 |
| ·用户模型的更新 | 第50页 |
| ·用户模型的应用 | 第50-51页 |
| ·个性化查询扩展 | 第51-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-56页 |
| ·论文主要工作总结 | 第53-54页 |
| ·下一步工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 发表论文目录 | 第59页 |
