基于实体的海量数据在线检索关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景以及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 基于实体的在线检索技术研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 实体识别的研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 属性提取的研究 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 基于属性提取的实体识别 | 第13-32页 |
| 2.1 问题相关定义 | 第13-14页 |
| 2.1.1 实体的定义 | 第13-14页 |
| 2.1.2 属性的定义 | 第14页 |
| 2.2 基于属性提取的实体识别技术 | 第14-24页 |
| 2.2.1 属性提取方法 | 第15-19页 |
| 2.2.2 同义词发现 | 第19-21页 |
| 2.2.3 实体分类 | 第21-24页 |
| 2.3 实验 | 第24-31页 |
| 2.3.1 实验数据 | 第24-25页 |
| 2.3.2 属性提取的实验 | 第25-28页 |
| 2.3.3 实体分类的实验 | 第28-30页 |
| 2.3.4 实验总结 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于网络的分类优化 | 第32-42页 |
| 3.1 问题定义 | 第32-33页 |
| 3.2 基于网络的模式获取 | 第33-37页 |
| 3.2.1 待优化商品的选取 | 第33-34页 |
| 3.2.2 关键字生成 | 第34-35页 |
| 3.2.3 挖掘模式 | 第35-37页 |
| 3.3 基于网络模式的属性名称发现 | 第37-38页 |
| 3.4 实体识别算法的优化 | 第38页 |
| 3.5 实验 | 第38-41页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第38-39页 |
| 3.5.2 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于用户反馈的分类优化 | 第42-48页 |
| 4.1 本地知识库的说明 | 第42-43页 |
| 4.2 用户的输入数据与优化方法 | 第43-46页 |
| 4.2.1 调整元组所在分类 | 第43-45页 |
| 4.2.2 连续点击的元组序列 | 第45页 |
| 4.2.3 点击元组的错误分类 | 第45-46页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第46-47页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第46页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 原型系统 | 第48-52页 |
| 5.1 框架 | 第48-49页 |
| 5.2 系统界面 | 第49-51页 |
| 5.2.1 输入界面 | 第49页 |
| 5.2.2 结果界面 | 第49-50页 |
| 5.2.3 用户反馈界面 | 第50-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
