搜索引擎查询词领域分类方法研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 2 相关概念 | 第19-28页 |
| 2.1 搜索引擎查询日志 | 第19-20页 |
| 2.2 概率潜在语义分析 | 第20-22页 |
| 2.3 张量基础 | 第22-26页 |
| 2.4 支持向量机 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于矩阵分解的查询词领域分类算法 | 第28-37页 |
| 3.1 构建共现矩阵 | 第29-31页 |
| 3.2 提取特征空间 | 第31-34页 |
| 3.3 训练分类模型 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于张量分解的查询词领域分类算法 | 第37-44页 |
| 4.1 构建初始张量 | 第38页 |
| 4.2 提取特征空间 | 第38-43页 |
| 4.3 训练分类模型 | 第43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 实验结果及分析 | 第44-57页 |
| 5.1 查询日志数据库 | 第44-46页 |
| 5.2 评价指标 | 第46页 |
| 5.3 基于矩阵分解的查询词领域分类结果分析 | 第46-51页 |
| 5.4 基于张量分解的查询词领域分类结果分析 | 第51-55页 |
| 5.5 算法性能对比与分析 | 第55-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 工作总结 | 第57页 |
| 6.2 工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士期间主要成果 | 第64页 |
