机器学习排序系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·论文主要工作及组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关理论知识 | 第13-23页 |
| ·本文涉及相关理论知识 | 第13页 |
| ·搜索引擎 | 第13-15页 |
| ·基本原理 | 第13-14页 |
| ·排序系统 | 第14-15页 |
| ·传统排序系统存在的问题 | 第15页 |
| ·机器学习 | 第15-18页 |
| ·基本概念 | 第15页 |
| ·支持向量机模型 | 第15-16页 |
| ·梯度上升决策树模型 | 第16-17页 |
| ·样本选择 | 第17页 |
| ·标注样本的处理 | 第17-18页 |
| ·特征选择 | 第18页 |
| ·用户行为分析 | 第18-20页 |
| ·点击行为 | 第18-19页 |
| ·其他用户行为 | 第19-20页 |
| ·评估方法 | 第20-23页 |
| ·排序系统人工评价方法 | 第20-22页 |
| ·排序系统小流量评价方法 | 第22-23页 |
| 第三章 系统设计与实现 | 第23-41页 |
| ·总体设计 | 第23-24页 |
| ·标注子系统 | 第24-31页 |
| ·拟合模块的设计及实现 | 第24-25页 |
| ·一致率计算模块的设计及实现 | 第25-27页 |
| ·点击挖掘模块 | 第27-29页 |
| ·点击拟合模块 | 第29-30页 |
| ·配对形式的点击挖掘模块 | 第30-31页 |
| ·特征子系统 | 第31-38页 |
| ·特征选择模块 | 第31-32页 |
| ·用户行为特征分析 | 第32-38页 |
| ·点击行为特征的分析和处理 | 第32-34页 |
| ·其他用户行为特征的选取和处理 | 第34-38页 |
| ·模型训练子系统 | 第38-41页 |
| ·模型训练模块 | 第38-39页 |
| ·排序模型 | 第39-41页 |
| 第四章 实验验证 | 第41-47页 |
| ·评价方案 | 第41-42页 |
| ·标注准确率控制系统评价方案 | 第41页 |
| ·用户行为特征模型评价方案 | 第41-42页 |
| ·实验数据 | 第42-47页 |
| ·标注准确率控制模块样本数据分布 | 第42-43页 |
| ·标注准确率控制模块评估结果 | 第43-44页 |
| ·排序模型效果评估 | 第44-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·主要工作总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
