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自适应网络信息获取服务技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-23页
   ·引言第13-14页
   ·网络信息资源与网络信息获取服务第14-15页
   ·自适应网络信息获取服务技术的提出第15-16页
   ·自适应网络信息获取服务技术的核心问题第16-18页
     ·个性化用户需求感知第17页
     ·针对性信息筛选第17-18页
     ·人性化结果展现第18页
     ·高效性能保障第18页
   ·研究目标与方法第18-20页
   ·本文的研究内容和结构安排第20-23页
第2章 自适应网络信息获取服务技术综述第23-40页
   ·网络信息获取服务综述第23-27页
     ·网络信息拉取服务第23-25页
     ·网络信息推送服务第25-27页
   ·网络信息拉取服务技术第27-34页
     ·用户意图识别第27-29页
     ·相关排序技术第29-32页
     ·结果展现第32-33页
     ·网络信息拉取服务技术的挑战第33-34页
   ·网络信息推送服务技术第34-39页
     ·基于内容的信息推送第35-36页
     ·协同过滤信息推送第36-37页
     ·混合型信息推送第37-38页
     ·网络信息推送服务技术的挑战第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第3章 基于查询歧义性衡量的自适应信息拉取技术第40-75页
   ·概述第40-42页
   ·查询歧义性衡量第42-46页
     ·查询歧义性衡量相关研究第43页
     ·量化查询歧义性第43-44页
     ·基于ODP的歧义性衡量实验第44-46页
   ·基于特征融合的排序机制第46-63页
     ·多特征融合互联网图像排序第46-54页
     ·基于多特征的博客文章排序第54-63页
   ·基于多特征的互联网资源聚类第63-73页
     ·视觉和语义特征融合的图像聚类第63-73页
   ·本章小结第73-75页
第4章 基于个性化建模的自适应信息推送技术第75-99页
   ·概述第75-76页
   ·基于博客社群划分的好友推荐第76-84页
     ·博客用户个性化建模第77-82页
     ·博客社群分析相关工作第82-83页
     ·基于Normalized Cut的博客社群划分第83-84页
     ·基于博客社群的好友推荐技术第84页
   ·互联网多维上下文广告推荐第84-97页
     ·相关研究工作第86-88页
     ·多维上下文广告推荐技术第88-93页
     ·实验与结果讨论第93-97页
   ·本章小结第97-99页
第5章 支撑高效服务的自适应分布式索引组织策略第99-118页
   ·概述第99-100页
   ·Loc-Glob:一种混合型分布式索引组织策略第100-107页
     ·分布式索引组织策略分析第101-103页
     ·Loc-Glob分布式索引组织策略第103-105页
     ·Loc-Glob的查询处理策略第105-106页
     ·Loc-Glob的可扩展性分析第106-107页
   ·Loc-Glob的查询性能评估第107-110页
     ·查询性能评估第108-109页
     ·负载均衡评估第109-110页
   ·基于索引词负载及实时系统负载的自适应性能优化第110-116页
     ·基于索引词负载的索引重分布第111-113页
     ·基于索引词负载的索引冗余与查询路径优化第113-116页
   ·本章小结第116-118页
第6章 博客空间自适应信息获取服务系统设计与实现第118-128页
   ·系统概述第118-119页
   ·系统设计与实现第119-124页
     ·博客搜索子系统第119-121页
     ·博客好友推荐子系统第121-122页
     ·广告推荐子系统第122-124页
   ·原型系统分析与讨论第124-127页
   ·本章小结第127-128页
第7章 总结与展望第128-133页
   ·总结第128-129页
   ·展望第129-133页
参考文献第133-145页
攻读博士学位期间主要的研究成果第145-149页
 学术论文第145-147页
 发明专利第147页
 软件著作权第147-148页
 科研项目第148-149页
致谢第149-151页
作者简历第151页

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