正负相关反馈与查询扩展技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-24页 |
| ·研究背景与意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状概述 | 第14-15页 |
| ·查询扩展与反馈相关的研究工作 | 第15-19页 |
| ·研究内容与目标 | 第19-22页 |
| ·论文的主要贡献与创新点 | 第22页 |
| ·论文组织结构 | 第22-24页 |
| 第二章 信息检索的基本理论与技术 | 第24-42页 |
| ·信息检索简介 | 第24页 |
| ·信息检索基本模型 | 第24-29页 |
| ·布尔模型 | 第24-26页 |
| ·向量空间模型 | 第26-27页 |
| ·概率模型 | 第27-29页 |
| ·统计语言模型 | 第29-33页 |
| ·语言模型简介 | 第29-30页 |
| ·一元语言模型的建模 | 第30-31页 |
| ·平滑 | 第31页 |
| ·查询似然模型 | 第31-32页 |
| ·风险最小化模型 | 第32-33页 |
| ·查询重构与反馈 | 第33-35页 |
| ·基于全局和局部分析的查询扩展 | 第33-34页 |
| ·相关反馈与伪相关反馈 | 第34-35页 |
| ·聚类 | 第35-37页 |
| ·聚类在信息检索中的应用 | 第35页 |
| ·聚类算法 | 第35-37页 |
| ·检索评估 | 第37-41页 |
| ·标准测试集 | 第37-39页 |
| ·不排名检索系统的评价 | 第39-40页 |
| ·排名检索系统的评价 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第三章 相关文档与不相关文档的分布特点分析 | 第42-50页 |
| ·LEMUR简介 | 第42页 |
| ·实验设置 | 第42-43页 |
| ·相关文档与不相关文档的分布 | 第43-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 正负反馈语言模型框架 | 第50-67页 |
| ·反馈的特性 | 第50-52页 |
| ·符号与表示 | 第52页 |
| ·负反馈的作用 | 第52-54页 |
| ·正负反馈模型框架 | 第54-56页 |
| ·正负反馈语言模型框架的一个实例 | 第56-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第五章 正负反馈的自动识别研究 | 第67-77页 |
| ·基于聚类的伪相关反馈改进 | 第67-68页 |
| ·用聚类法区分Top k中相关与不相关文档 | 第68-70页 |
| ·密度聚类算法 | 第70-71页 |
| ·实验 | 第71-76页 |
| ·验证聚类算法效果 | 第72-74页 |
| ·参数r和MinPst的优化 | 第74-75页 |
| ·关于ARFM和RlrFM模型的实验 | 第75-76页 |
| ·小结 | 第76-77页 |
| 第六章 正负反馈模型的改进 | 第77-89页 |
| ·动态调整参数的正负反馈模型 | 第77-78页 |
| ·RM和TM模型的实验结果与分析 | 第78-82页 |
| ·通过主题训练集改进伪相关反馈 | 第82-88页 |
| ·个性化信息检索 | 第82-83页 |
| ·用用户模型扩展查询 | 第83-85页 |
| ·基于主题域模型扩展查询 | 第85-88页 |
| ·小结 | 第88-89页 |
| 第七章 总结与展望 | 第89-92页 |
| ·本文总结 | 第89-90页 |
| ·未来工作展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-97页 |
| 博士期间发表的论文 | 第97-98页 |
| 博士期间主持的科研项目 | 第98页 |
| 博士期间获奖科研项目 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99页 |
