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基于用户兴趣的查询扩展算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-18页
   ·研究背景第9-10页
   ·国内外研究现状第10-15页
     ·信息检索研究现状第10-13页
     ·查询扩展技术的国内外研究现状第13-15页
   ·论文研究内容及组织结构第15-18页
     ·论文研究内容第15-16页
     ·论文组织结构第16-18页
第2章 信息检索与查询扩展技术的相关理论第18-37页
   ·信息检索相关技术介绍第18-31页
     ·信息检索模型第18-26页
     ·支持向量机的文本分类第26-31页
   ·查询扩展的意义及常用查询扩展方法第31-36页
     ·查询扩展意义第31-32页
     ·常用查询扩展方法介绍第32-36页
   ·本章小结第36-37页
第3章 改进的VSM用户兴趣模型研究第37-48页
   ·用户兴趣模型第37-40页
     ·用户兴趣模型的定义第37-39页
     ·用户兴趣模型的发展现状第39-40页
   ·用户兴趣建模技术的研究第40-47页
     ·用户兴趣知识的获取第40-41页
     ·用户兴趣建模技术第41-42页
     ·用户兴趣模型的表示方法第42-45页
     ·改进的VSM用户兴趣模型第45-46页
     ·基于新奇度的用户兴趣模型的更新第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第4章 改进的基于用户兴趣的查询扩展算法第48-57页
   ·基于用户相关反馈的查询扩展第48-50页
   ·几种常用的用户相关反馈查询扩展第50-54页
     ·基于向量空间模型的用户相关反馈的查询扩展第50-52页
     ·基于概率模型的用户相关反馈的查询扩展第52-53页
     ·基于布尔模型的用户相关反馈的查询扩展第53-54页
   ·改进的基于向量空间模型的用户相关反馈的查询扩展第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第5章 基于用户兴趣的查询扩展算法的信息检索系统设计第57-66页
   ·系统概述第57-59页
   ·系统主要模块第59-63页
     ·网页数据处理模块第59-60页
     ·用户兴趣模型生成模块第60-62页
     ·查询扩展模块第62-63页
   ·系统特点及其问题第63-65页
     ·系统特点第64页
     ·系统存在的问题第64-65页
   ·本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-73页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第73-74页
致谢第74页

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