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基于相关性判据的信息检索优化

中文摘要第5-7页
Abstract第7-8页
论文表格目录第11-12页
论文图表目录第12-13页
1. 绪论第13-19页
    1.1. 研究背景第13-17页
    1.2. 研究内容第17-18页
    1.3. 研究意义第18页
    1.4. 论文组织结构第18-19页
2. 信息检索及查询扩展技术研究第19-24页
    2.1. 信息检索概述第19-21页
        2.1.1. 向量模型第19-20页
        2.1.2. 概率模型第20页
        2.1.3. 布尔模型第20-21页
    2.2. 查询扩展第21-24页
        2.2.1. 基于全局分析的查询扩展技术第21-22页
            2.2.1.1. 文本聚类第21-22页
            2.2.1.2. 潜在语义索引第22页
            2.2.1.3. 相似性词典第22页
        2.2.2. 基于局部分析的查询扩展技术第22-23页
            2.2.2.1. 局部聚类第22-23页
            2.2.2.2. 局部上下文分析第23页
        2.2.3. 基于语义词表的查询扩展技术第23-24页
3. 信息检索中相关性研究第24-48页
    3.1. 相关性定义第24-26页
        3.1.1. 面向系统的相关性第25页
        3.1.2. 面向用户的相关性第25-26页
        3.1.3. 系统和用户相结合的相关性第26页
    3.2. 相关性度量和评价第26-32页
        3.2.1. 系统观相关性度量及其评价指标第27-31页
            3.2.1.1. 基于不同检索方式的相关性度量第27-30页
                3.2.1.1.1. 基于向量空间模型的相关性度量第27-28页
                3.2.1.1.2. 基于概率模型的相关性度量第28-29页
                3.2.1.1.3. 基于布尔模型的相关性度量第29-30页
            3.2.1.2. 常用评价指标第30-31页
        3.2.2. 用户相关性度量判断和评价第31-32页
    3.3. 相关性影响因素第32-34页
    3.4. 相关性提高技术研究第34-48页
        3.4.1. 用户相关性第34-35页
        3.4.2. 系统观相关性第35页
        3.4.3. 用户相关反馈技术第35-48页
            3.4.3.1. 基于向量空间模型的相关反馈第35-40页
                3.4.3.1.1. 向量空间模型的相关反馈权重计算第37-40页
                3.4.3.1.2. 向量空间模型的相关反馈的优缺点第40页
            3.4.3.2. 基于概率模型的相关反馈第40-44页
                3.4.3.2.1. 经典概率模型的相关反馈权重计算第41-43页
                3.4.3.2.2. 经典概率模型相关反馈优缺点第43-44页
            3.4.3.3. 基于布尔模型的相关反馈第44-45页
            3.4.3.4. 用户相关反馈小结第45-48页
4. 实验及结果分析第48-80页
    4.1. 实验框架第48-51页
    4.2. 数据预处理第51-52页
        4.2.1. 测试集简介第51页
        4.2.2. 文献和查询的预处理第51-52页
        4.2.3. 相似度计算和评价第52页
    4.3. 实验内容第52-56页
        4.3.1. BASELINE第52-53页
        4.3.2. 对照组第53-54页
        4.3.3. 实验组第54-56页
    4.4. 结果分析第56-80页
        4.4.1. 实验结果第56-65页
        4.4.2. 结果分析第65-80页
5. 总结与展望第80-82页
    5.1. 研究总结第80-81页
    5.2. 进一步工作第81-82页
参考文献第82-86页
攻读硕士期间主要科研及成果第86-87页
致谢第87-88页

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