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基于用户搜索历史的个性化信息检索研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-28页
    1.1 课题研究的背景和意义第14-15页
    1.2 个性化信息检索的研究现状及发展趋势第15-26页
        1.2.1 搜索日志分析第15-18页
        1.2.2 个性化检索中的用户兴趣模型第18-23页
        1.2.3 个性化信息检索的主要方法第23-25页
        1.2.4 个性化检索发展趋势第25-26页
    1.3 主要研究内容第26-28页
第2章 搜索日志中的用户历史分析第28-49页
    2.1 引言第28页
    2.2 搜索日志中的用户历史识别第28-33页
        2.2.1 用户历史的类型第29-30页
        2.2.2 长短期历史的识别第30-33页
    2.3 用户历史的表示与相关性计算第33-35页
        2.3.1 用户历史的表示第33-34页
        2.3.2 相关性计算第34-35页
    2.4 短期历史与当前检索的相关性第35-39页
        2.4.1 短期历史与当前检索的相关性分析第35-37页
        2.4.2 短期历史与用户信息需求的相关性分析第37-39页
    2.5 长期历史与当前检索的相关性第39-43页
        2.5.1 长期历史与当前检索的相关性分析第39-40页
        2.5.2 长期历史与用户信息需求的相关性第40-43页
    2.6 长短期历史影响检索性能的原因第43-48页
    2.7 本章小结第48-49页
第3章 基于短期历史权重预测的个性化检索方法第49-76页
    3.1 引言第49页
    3.2 基于用户短期历史的个性化检索模型第49-54页
        3.2.1 基于用户短期历史的模型框架第49-50页
        3.2.2 融入短期历史的查询模型的估计第50-53页
        3.2.3 短期历史模型的权重估计第53-54页
    3.3 基于SVM回归的用户短期历史权重预测第54-63页
        3.3.1 短期历史权重预测模型第54-56页
        3.3.2 短期历史权重预测的特征获取第56-61页
        3.3.3 短期历史权重预测模型的训练第61-63页
    3.4 实验及其结果分析第63-74页
        3.4.1 实验数据和评价方法第63-65页
        3.4.2 短期历史权重估计的对比实验第65页
        3.4.3 结果分析第65-74页
    3.5 本章小结第74-76页
第4章 基于长期历史增量层次聚类的个性化检索方法第76-96页
    4.1 引言第76页
    4.2 基于用户长期历史的个性化检索模型第76-82页
        4.2.1 基于长期历史的个性化检索模型框架第77-78页
        4.2.2 用户长期兴趣模型的估计第78-82页
    4.3 基于增量层次聚类的用户长期兴趣树的建模第82-86页
        4.3.1 用户长期历史的分类和聚类第82页
        4.3.2 用户兴趣树的增量层次聚类第82-86页
    4.4 实验及其结果分析第86-95页
        4.4.1 实验设置第86-89页
        4.4.2 总体检索性能的比较第89-91页
        4.4.3 历史长度对检索性能的影响第91-92页
        4.4.4 类间距离阈值对检索性能的影响第92-93页
        4.4.5 结果分析第93-95页
    4.5 本章小结第95-96页
第5章 基于长短期历史融合的个性化检索模型第96-116页
    5.1 引言第96页
    5.2 短期历史和长期历史对检索结果的影响第96-97页
    5.3 基于用户历史的个性化检索模型第97-100页
        5.3.1 基于用户历史的检索模型框架第97-98页
        5.3.2 基于相关模型的检索模型构建第98-99页
        5.3.3 模型估计中的长短期历史融合第99-100页
    5.4 实验及其结果分析第100-113页
        5.4.1 实验一:用户历史对不同用户提交的查询的检索性能的影响第100-108页
        5.4.2 实验二:长短期历史对每个用户的检索性能的影响第108-113页
    5.5 讨论第113-114页
    5.6 本章小结第114-116页
结论第116-118页
参考文献第118-131页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第131-134页
致谢第134-135页
个人简历第135页

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