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检索结果隐式多样化排序方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 支持检索结果多样化研究的背景和意义第10-11页
    1.2 隐式多样化方法研究现状分析第11-15页
    1.3 本文主要研究内容第15页
    1.4 论文组织结构第15-17页
第二章 相关技术简介第17-28页
    2.1 信息检索的理论基础第17-21页
    2.2 文档间相似度第21-23页
        2.2.1 内积相似度第22-23页
        2.2.2 余弦相似度第23页
        2.2.3 “距离”相似度第23页
    2.3 项的权重模式第23-27页
        2.3.1 项向量的规范化第24-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 隐式多样化方法的比较第28-42页
    3.1 引言第28-29页
    3.2 算法思想及原理第29-36页
        3.2.1 最大边际相关度算法第29-30页
        3.2.2 相对熵算法第30页
        3.2.3 现代投资组合理论第30-31页
        3.2.4 稀疏空间选择多样化第31-33页
        3.2.5 量子概率排序原则第33-34页
        3.2.6 最大和分布第34-36页
    3.3 实验设置与实验结果第36-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于贪心局部搜索的稀疏空间选择多样化第42-52页
    4.1 引言第42-43页
    4.2 前k检索方法第43-47页
        4.2.1 厌恶型基础设施分布第43-45页
        4.2.2 理想基础设施布局第45-47页
    4.3 实验和结果分析第47-50页
    4.4 本章小结第50-52页
第五章 总结与展望第52-54页
    5.1 工作总结第52页
    5.2 未来研究展望第52-54页
参考文献第54-61页
致谢第61-62页
在学期间发表的学术论文及其他科研成果第62页

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