基于模糊聚类的个性化搜索引擎的研究
| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| ·信息获取技术 | 第7页 |
| ·Web搜索引擎的定义 | 第7-8页 |
| ·Web搜索引擎的工作原理 | 第8页 |
| ·目前搜索引擎存在的主要缺陷 | 第8-9页 |
| ·本文研究内容 | 第9-10页 |
| 第二章 Web信息检索基础知识 | 第10-28页 |
| ·Web搜索引擎 | 第10页 |
| ·元搜索引擎 | 第10-11页 |
| ·主要聚类方法介绍 | 第11-15页 |
| ·划分方法 | 第11-13页 |
| ·层次方法 | 第13-14页 |
| ·凝聚的层次聚类 | 第13页 |
| ·分裂的层次聚类 | 第13-14页 |
| ·密度方法 | 第14页 |
| ·网格方法 | 第14-15页 |
| ·模型方法 | 第15页 |
| ·模糊数学基础知识 | 第15-24页 |
| ·模糊集的概念 | 第15-17页 |
| ·模糊聚类 | 第17-21页 |
| ·模糊聚类结果的表示 | 第17-18页 |
| ·模糊相似度的计算 | 第18-21页 |
| ·模糊聚类算法 | 第21-24页 |
| ·模糊C均值算法(FCM) | 第21-23页 |
| ·BIRCH算法 | 第23页 |
| ·FCMBP算法 | 第23-24页 |
| ·聚类有效性的评价 | 第24-25页 |
| ·用数学方法处理中文文本 | 第25-28页 |
| ·文本的数学表示 | 第25-26页 |
| ·文本特征提取 | 第26-27页 |
| ·字特征 | 第26页 |
| ·词特征 | 第26-27页 |
| ·文本内容过滤 | 第27-28页 |
| 第三章 一种基于遗传算法的模糊聚类算法改进 | 第28-35页 |
| ·FCMdd算法 | 第28-29页 |
| ·传统遗传算法 | 第29-31页 |
| ·基于相似度的可变编码长度的遗传算法 | 第31-32页 |
| ·一种改进的模糊聚类算法--GVFCMdd算法 | 第32-35页 |
| 第四章 个性化智能搜索引擎研究现状及实例介绍 | 第35-48页 |
| ·个性化智能搜索引擎的概念 | 第35页 |
| ·目前Web上个性化搜索引擎实例 | 第35-42页 |
| ·中文百度搜索引擎 | 第35-37页 |
| ·雅虎中国搜索引擎 | 第37-41页 |
| ·个性化eCRM与电子商务 | 第41-42页 |
| ·实现个性化搜索引擎的主要技术 | 第42-48页 |
| ·Web挖掘技术 | 第42-46页 |
| ·Web内容挖掘 | 第43页 |
| ·Web结构挖掘 | 第43-45页 |
| ·Web使用挖掘 | 第45-46页 |
| ·用户兴趣挖掘技术 | 第46-48页 |
| 第五章 一种基于模糊聚类的个性化搜索引擎模型 | 第48-60页 |
| ·体系结构 | 第48-50页 |
| ·Web信息模糊聚类模块 | 第50-54页 |
| ·网络蜘蛛软件 | 第50-51页 |
| ·索引数据库 | 第51页 |
| ·Web文档特征提取 | 第51-52页 |
| ·Web文档量化 | 第52-53页 |
| ·文档模糊聚类 | 第53-54页 |
| ·用户模型模糊聚类模块 | 第54-57页 |
| ·用户登陆注册 | 第54页 |
| ·启发式问题模块 | 第54-55页 |
| ·用户初步建模模块 | 第55页 |
| ·修改用户个性化模型 | 第55-56页 |
| ·用户信息采集 | 第56-57页 |
| ·用户模型聚类 | 第57页 |
| ·检索结果处理显示模块 | 第57-60页 |
| ·用户群与Web文档比对过滤模块 | 第57页 |
| ·返回检索结果 | 第57-59页 |
| ·用户反馈模块 | 第59-60页 |
| 结 论 | 第60-61页 |
| 致 谢 | 第61-62页 |
| 参 考 文 献 | 第62-66页 |
| 个人简历及论文发表情况 | 第66页 |
