中文搜索引擎的关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第15-16页 |
| ·搜索引擎概述 | 第16-17页 |
| ·搜索引擎概念 | 第16页 |
| ·搜索引擎分类 | 第16-17页 |
| ·中文搜索引擎的现状 | 第17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| ·论文组织 | 第18-19页 |
| 第二章 搜索引擎及相关技术概述 | 第19-37页 |
| ·搜索引擎系统 | 第19-22页 |
| ·搜索引擎系统组成 | 第19-20页 |
| ·搜索器 | 第20页 |
| ·索引器 | 第20-21页 |
| ·检索器 | 第21-22页 |
| ·检索结果排序 | 第22-28页 |
| ·检索结果排序算法 | 第23-24页 |
| ·PageRank算法 | 第24-25页 |
| ·PageRank算法的改进 | 第25-26页 |
| ·HITS算法 | 第26-27页 |
| ·HillTop算法 | 第27-28页 |
| ·文本分类概述 | 第28-31页 |
| ·文本分类概念 | 第28-29页 |
| ·文本分类过程 | 第29-30页 |
| ·文本分类的特点 | 第30-31页 |
| ·文本表示 | 第31-32页 |
| ·向量空间模型 | 第31-32页 |
| ·N-gram模型 | 第32页 |
| ·特征选择 | 第32-34页 |
| ·特征词的文档频率 | 第33页 |
| ·信息增益方法 | 第33-34页 |
| ·互信息方法 | 第34页 |
| ·文本分类算法 | 第34-36页 |
| ·类中心向量法 | 第34-35页 |
| ·朴素贝叶斯方法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 新词识别和网页去重 | 第37-45页 |
| ·新词识别 | 第37-40页 |
| ·新词识别方法 | 第37-38页 |
| ·一种基于链接文本的新词识别方法 | 第38-39页 |
| ·实验结果分析 | 第39-40页 |
| ·网页去重 | 第40-44页 |
| ·网页去重算法 | 第41页 |
| ·基于关键词提取的网页去重算法 | 第41-42页 |
| ·实验结果 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 站内搜索引擎系统实现 | 第45-53页 |
| ·站内搜索引擎概述 | 第45-46页 |
| ·权重计算 | 第46-48页 |
| ·抽取结构化信息 | 第46-47页 |
| ·权重计算方法 | 第47-48页 |
| ·倒排索引 | 第48-51页 |
| ·倒排索引 | 第48页 |
| ·倒排索引建立 | 第48-51页 |
| ·检索结果排序机制 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于粒子群优化算法改进的文本分类算法 | 第53-63页 |
| ·粒子群优化算法 | 第53-55页 |
| ·粒子群优化算法概述 | 第53-54页 |
| ·粒子群优化算法 | 第54-55页 |
| ·PSOSVM文本分类算法 | 第55-59页 |
| ·SVM方法 | 第55-58页 |
| ·PSOSVM分类算法 | 第58页 |
| ·实验结果 | 第58-59页 |
| ·PSOKNN文本分类算法 | 第59-62页 |
| ·KNN分类算法 | 第59-60页 |
| ·PSOKNN分类算法 | 第60-61页 |
| ·实验结果及讨论 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第71-73页 |
| 作者和导师简介 | 第73-74页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第74-75页 |
