查询分析在信息检索中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| ·查询分析的意义 | 第8-9页 |
| ·查询分析的研究状况 | 第9-11页 |
| ·本人硕士阶段所解决的问题 | 第11页 |
| ·文章结构 | 第11-12页 |
| 第二章 基于主特征空间相似度计算的查询切分 | 第12-22页 |
| ·简介 | 第12-13页 |
| ·相关工作 | 第13-15页 |
| ·基于互信息的查询切分 | 第13页 |
| ·基于SVM 的切分方法 | 第13-14页 |
| ·基于EM 的切分方法 | 第14-15页 |
| ·基于特征空间相似度的查询切分算法 | 第15-18页 |
| ·模型概述 | 第15-16页 |
| ·频率矩阵 | 第16页 |
| ·主特征空间的建立 | 第16-17页 |
| ·参数k 的估计 | 第17-18页 |
| ·查询切分 | 第18页 |
| ·实验 | 第18-21页 |
| ·数据 | 第18-19页 |
| ·参与比较的算法( Baselines) | 第19页 |
| ·评价标准(Metrics) | 第19页 |
| ·实验结果 | 第19-21页 |
| ·总结及未来工作 | 第21-22页 |
| 第三章 网络长查询的关键短语抽取 | 第22-38页 |
| ·简介 | 第22-24页 |
| ·相关工作 | 第24页 |
| ·模型 | 第24-28页 |
| ·概要 | 第25页 |
| ·Affinity Matrix 的构建 | 第25-26页 |
| ·主特征空间中的查询词聚类 | 第26-27页 |
| ·关键短语的提取 | 第27-28页 |
| ·参数k 的确定 | 第28-31页 |
| ·主成分累积判定法 | 第28-29页 |
| ·Kaiser Rule 判定法 | 第29页 |
| ·Scree Graph 判定法 | 第29-30页 |
| ·基于查询词长度的综合判定方法 | 第30-31页 |
| ·实验 | 第31-36页 |
| ·参数k 选择的实验 | 第31-32页 |
| ·关键短语提取的实验 | 第32-36页 |
| ·分析 | 第36-37页 |
| ·总结 | 第37-38页 |
| 第四章 相关应用及实现 | 第38-47页 |
| ·查询切分的实现 | 第38-44页 |
| ·查询的清洗 | 第38页 |
| ·查询的拼写检查 | 第38-39页 |
| ·基于最大匹配的切分 | 第39-40页 |
| ·训练数据 | 第40-42页 |
| ·切分算法的实现 | 第42-44页 |
| ·基于网页关键短语抽取的查询建议 | 第44-45页 |
| ·关键短语的抽取在目录搜索中的应用 | 第45-46页 |
| ·总结 | 第46-47页 |
| 第五章 结论和展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 在学期间的研究成果 | 第53-54页 |
