首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--检索机论文

中医药多源搜索引擎推荐系统研究及其实现

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·数字图书馆和图书推荐系统第10页
   ·课题背景及其意义第10-13页
   ·本文所做的主要工作第13-14页
   ·论文结构安排第14-15页
第2章 CADAL推荐系统相关开发技术分析第15-25页
   ·CADAL项目介绍第15-16页
   ·信息搜索推荐相关技术第16-23页
     ·信息抽取技术第16-17页
     ·全文检索技术第17-19页
     ·排序技术第19-20页
     ·信息压缩与传送技术第20-21页
     ·Web信息挖掘技术第21页
     ·协同过滤技术第21-22页
     ·基于知识的推荐技术第22-23页
   ·推荐系统的评估第23页
   ·推荐系统的发展趋势第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 CADAL中医药推荐系统总体设计第25-37页
   ·推荐系统框架设计第25-27页
   ·建立系统所需任务第27-28页
   ·中医药数据采集方法第28-31页
     ·书籍数据采集第28-30页
     ·中医药数据网络采集第30-31页
   ·中医药数据集成和变换第31-32页
     ·数据集成第31-32页
     ·数据变换第32页
   ·搜索引擎界面设计第32-34页
   ·推荐的产生以及反馈第34-35页
   ·用户数据获取及处理第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第4章 CADAL中医药推荐系统技术设计第37-52页
   ·基于正则表达式的实体抽取算法第37-38页
   ·基于双数组Trie树的信息分离算法第38-41页
   ·方剂组成信息的细化第41-44页
   ·语义推荐算法第44-48页
   ·页面评估算法第48-50页
   ·实验结果分析第50-51页
   ·本章小结第51-52页
第5章 CADAL中医药推荐系统的实现第52-60页
   ·系统底层软件支撑环境第52页
   ·元数据管理模块的实现第52-53页
   ·数据处理模块的实现第53-56页
     ·知识获取模块第53-54页
     ·数据关联模块第54-55页
     ·数据检索模块第55-56页
   ·流程控制模块第56-58页
   ·页面显示模块第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第6章 总结与展望第60-62页
   ·总结第60页
   ·展望第60-62页
参考文献第62-66页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第66-67页
致谢第67-68页
作者简历第68页

论文共68页,点击 下载论文
上一篇:有状态发布/订阅系统数据模型和匹配算法研究
下一篇:动作编辑软件架构设计及其SDK实现