基于模糊粗糙集的个性化搜索引擎研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 搜索引擎概况 | 第9-14页 |
| 1.2.1 搜索引擎的产生与发展 | 第9页 |
| 1.2.2 搜索引擎的类型 | 第9-10页 |
| 1.2.3 全文搜索引擎的工作原理 | 第10-12页 |
| 1.2.4 搜索引擎的评价指标 | 第12页 |
| 1.2.5 现有搜索引擎的不足 | 第12-13页 |
| 1.2.6 搜索引擎的发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要工作和结构安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 个性化搜索引擎相关知识 | 第16-22页 |
| 2.1 中国用户搜索引擎使用习惯 | 第16-17页 |
| 2.2 现有的个性化服务系统 | 第17-18页 |
| 2.3 个性化搜索引擎系统结构 | 第18-19页 |
| 2.4 个性化搜索引擎类型 | 第19-20页 |
| 2.5 目前个性化搜索引擎存在的主要问题 | 第20-22页 |
| 第3章 用户兴趣模型研究 | 第22-40页 |
| 3.1 模糊粗糙集理论 | 第22-27页 |
| 3.1.1 粗糙集理论 | 第22-26页 |
| 3.1.2 模糊集理论 | 第26-27页 |
| 3.1.3 模糊粗糙集 | 第27页 |
| 3.2 TF-IDF算法 | 第27-28页 |
| 3.3 用户兴趣模型建立的相关知识 | 第28-32页 |
| 3.3.1 用户兴趣信息的获取 | 第29-30页 |
| 3.3.2 用户兴趣的表示方法 | 第30-32页 |
| 3.4 基于模糊粗糙集的用户兴趣模型详细设计 | 第32-36页 |
| 3.4.1 兴趣分类组织结构的设计 | 第32-33页 |
| 3.4.2 用户兴趣信息的获取 | 第33-34页 |
| 3.4.3 网页分类表示 | 第34-35页 |
| 3.4.4 用户兴趣模型的生成和存储 | 第35-36页 |
| 3.5 用户兴趣模型的更新 | 第36-40页 |
| 3.5.1 用户兴趣模型更新的方法 | 第36-37页 |
| 3.5.2 用户兴趣变化的特点 | 第37页 |
| 3.5.3 用户兴趣更新算法的设计 | 第37-40页 |
| 第4章 基于模糊粗糙集的个性化排序 | 第40-46页 |
| 4.1 基于链接分析的排序算法 | 第40-42页 |
| 4.1.1 HITS算法 | 第40-41页 |
| 4.1.2 PageRank算法 | 第41-42页 |
| 4.2 基于内容分析的排序算法 | 第42页 |
| 4.3 基于模糊粗糙集的个性化排序算法 | 第42-46页 |
| 4.3.1 百度搜索引擎结果的分类表示 | 第42-43页 |
| 4.3.2 基于模糊粗糙集相似度的网页排名 | 第43-44页 |
| 4.3.3 基于百度的网页重排名 | 第44-46页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第46-52页 |
| 5.1 评价标准 | 第46页 |
| 5.2 确定下近似集相似度权重 | 第46-47页 |
| 5.3 确定百度原排名权重 | 第47页 |
| 5.4 结果展示 | 第47-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第52-53页 |
| 6.2 未来展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
