| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·信息检索系统 | 第11页 |
| ·Internet信息检索系统 | 第11-12页 |
| ·搜索引擎 | 第12-17页 |
| ·搜索引擎发展历史 | 第12-15页 |
| ·搜索引擎的系统架构 | 第15-16页 |
| ·搜索引擎存在的缺陷 | 第16-17页 |
| ·本文的研究意义、研究内容及论文组织结构 | 第17-20页 |
| 第二章 相关概念介绍 | 第20-27页 |
| ·Web挖掘与Internet个性化服务 | 第20-22页 |
| ·Web挖掘 | 第20-21页 |
| ·Internet个性化服务 | 第21页 |
| ·Web挖掘在Internet个性化服务的应用 | 第21-22页 |
| ·自动分类技术 | 第22-23页 |
| ·智能代理(Intelligent Agent)技术 | 第23-24页 |
| ·个性化信息检索的关键技术 | 第24-27页 |
| ·用户建模技术 | 第24-25页 |
| ·资源描述方法 | 第25页 |
| ·用户模型的表达 | 第25-27页 |
| 第三章 基于Web的个性化搜索引擎系统的总体设计 | 第27-31页 |
| ·系统的体系架构设计 | 第27页 |
| ·系统的功能模块介绍 | 第27-28页 |
| ·系统的运行机制 | 第28-31页 |
| 第四章 个性化搜索引擎中网页特征描述的研究 | 第31-38页 |
| ·网页特征抽取区域 | 第31-32页 |
| ·特征词权重计算 | 第32-38页 |
| ·tf×idf方法 | 第32-34页 |
| ·tf×idf方法的改进 | 第34-38页 |
| 第五章 基于用户兴趣的个性化模型的设计和实现 | 第38-59页 |
| ·用户兴趣信息的挖掘过程 | 第38-46页 |
| ·web日志的挖掘 | 第38-39页 |
| ·web缓存的挖掘 | 第39-40页 |
| ·web页面的特征提取和表示 | 第40-44页 |
| ·web页面的聚类 | 第44-46页 |
| ·用户兴趣的向量表示 | 第46页 |
| ·个性化模型的表示形式 | 第46-50页 |
| ·通用的个性化模型表示形式 | 第46-47页 |
| ·基于最优二叉树的个性化模型表示方法 | 第47-50页 |
| ·个性化模型建立和更新 | 第50-58页 |
| ·个性化模型建立 | 第50-52页 |
| ·个性化模型的更新 | 第52-56页 |
| ·个性化模型的更新算法 | 第56-58页 |
| ·搜索结果的处理 | 第58-59页 |
| 第六章 信息搜集处理模块和结果过滤模块的设计和实现 | 第59-79页 |
| ·信息搜集处理模块的设计实现 | 第59-75页 |
| ·网络蜘蛛 | 第59-61页 |
| ·网页的分析研究 | 第61-64页 |
| ·网页的自动分类 | 第64-69页 |
| ·索引的建立 | 第69-72页 |
| ·相关数据库表与索引的结构设计 | 第72-75页 |
| ·基于用户兴趣的结果过滤模块的设计实现 | 第75-79页 |
| ·结果文档过滤 | 第75页 |
| ·基于用户兴趣的结果过滤算法 | 第75-77页 |
| ·测试与分析 | 第77-79页 |
| 第七章 系统测试分析 | 第79-90页 |
| ·中文网页自动分类的测试分析 | 第79-82页 |
| ·实验准备 | 第79-81页 |
| ·实验测试及其分析 | 第81-82页 |
| ·个性化模型的测试分析 | 第82-90页 |
| ·实验方法 | 第82页 |
| ·实验步骤 | 第82页 |
| ·实验过程 | 第82-90页 |
| 第八章 总结与展望 | 第90-92页 |
| ·总结 | 第90-91页 |
| ·系统的不足与展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第95页 |