基于Web挖掘的搜索关键词建议研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·选题的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·论文研究的内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 web挖掘及搜索引擎相关技术 | 第14-25页 |
| ·Web挖掘介绍 | 第14-17页 |
| ·web挖掘的产生 | 第14-15页 |
| ·web挖掘的原理 | 第15页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第15-17页 |
| ·搜索引擎介绍 | 第17-22页 |
| ·搜索引擎系统的架构 | 第18-20页 |
| ·常见的检索模型 | 第20-22页 |
| ·web挖掘与搜索引擎的结合 | 第22-24页 |
| ·结合的意义 | 第23页 |
| ·结合的方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于web挖掘的搜索关键词建议系统设计 | 第25-36页 |
| ·基本设计思想 | 第25-26页 |
| ·系统结构设计 | 第26-27页 |
| ·离线模块功能描述 | 第27-33页 |
| ·数据采集模块 | 第27-28页 |
| ·Web使用挖掘模块 | 第28-31页 |
| ·web文本挖掘模块 | 第31-33页 |
| ·在线模块功能描述 | 第33-34页 |
| ·待解决的关键技术 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 关键词建议的关键技术研究 | 第36-49页 |
| ·基于同义词扩展的源数据获取 | 第36-39页 |
| ·同义词判别 | 第36-38页 |
| ·源数据获取 | 第38-39页 |
| ·面向用户兴趣的文本特征词的提取 | 第39-42页 |
| ·改进的TF×IDF权重公式 | 第39-41页 |
| ·实验结果 | 第41-42页 |
| ·构建用户兴趣词库 | 第42-46页 |
| ·特征词的选择 | 第42-43页 |
| ·CURE特征词聚类算法 | 第43-45页 |
| ·用户兴趣词的聚类 | 第45-46页 |
| ·生成匹配关键词建议 | 第46-48页 |
| ·生成候选建议词库 | 第46页 |
| ·产生关键词建议 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 系统的实现与测试 | 第49-56页 |
| ·系统开发与实现 | 第49-51页 |
| ·开发平台和工具 | 第49页 |
| ·系统的实现 | 第49-51页 |
| ·系统测试 | 第51-55页 |
| ·评价指标 | 第51-52页 |
| ·实验过程 | 第52-53页 |
| ·测试结果 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56-57页 |
| ·研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第64页 |
