基于用户反馈的智能查询扩展技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 查询扩展技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 相关理论知识及主要技术 | 第12-21页 |
| 2.1 信息检索技术 | 第12-18页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第12页 |
| 2.1.2 信息检索模型 | 第12-17页 |
| 2.1.3 信息检索的评价指标 | 第17-18页 |
| 2.2 查询词扩展技术 | 第18-20页 |
| 2.2.1 基于全局分析的查询扩展技术 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于局部分析的查询扩展技术 | 第19页 |
| 2.2.3 基于本体语义的查询扩展技术 | 第19-20页 |
| 2.2.4 基于日志分析的查询扩展技术 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基本查询扩展技术研究 | 第21-37页 |
| 3.1 基于向量空间模型的查询扩展技术 | 第21-23页 |
| 3.1.1 向量空间模型 | 第21-22页 |
| 3.1.2 基于Rocchio的查询扩展 | 第22-23页 |
| 3.2 基于局部分析的查询扩展技术 | 第23-25页 |
| 3.3 基于关联规则的查询扩展技术 | 第25-28页 |
| 3.3.1 关联规则算法 | 第26-27页 |
| 3.3.2 基于Apriori的查询扩展 | 第27-28页 |
| 3.4 基于语义分析的查询扩展技术 | 第28-30页 |
| 3.4.1 隐式语义分析技术 | 第28-29页 |
| 3.4.2 显式语义分析技术 | 第29页 |
| 3.4.3 本体语义词典分析技术 | 第29-30页 |
| 3.5 基于信息论的查询扩展技术 | 第30-32页 |
| 3.5.1 信息熵理论 | 第30-31页 |
| 3.5.2 基于分布分析的查询扩展 | 第31-32页 |
| 3.6 基于NNLM的查询扩展技术 | 第32-36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于文档重排的混合查询扩展技术研究 | 第37-42页 |
| 4.1 文档重排序策略 | 第37-39页 |
| 4.2 混合查询扩展策略 | 第39-41页 |
| 4.3 基于文档重排的混合查询扩展算法设计 | 第41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 查询扩展实验分析与系统实现 | 第42-58页 |
| 5.1 数据集介绍与预处理 | 第42-44页 |
| 5.1.1 OHSUMED数据集介绍 | 第42-44页 |
| 5.1.2 数据预处理 | 第44页 |
| 5.2 实验系统总体设计 | 第44-46页 |
| 5.3 实验系统详细设计 | 第46-47页 |
| 5.3.1 文档重排序模块设计 | 第46页 |
| 5.3.2 查询扩展模块设计 | 第46-47页 |
| 5.4 实验系统实现与结果分析 | 第47-51页 |
| 5.4.1 开发平台及工具 | 第48页 |
| 5.4.2 各算法实验结果对比与分析 | 第48-51页 |
| 5.5 查询扩展技术的实际应用分析 | 第51-57页 |
| 5.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
