| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 表格索引 | 第10-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-16页 |
| 第二章 研究现状 | 第16-22页 |
| 2.1 利用文档分类结构的数据挖掘 | 第16-17页 |
| 2.1.1 社会平行分类结构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 传统层次化文档结构 | 第17页 |
| 2.2 信息检索 | 第17-22页 |
| 2.2.1 通用型信息检索 | 第18-19页 |
| 2.2.2 个性化信息检索 | 第19-22页 |
| 第三章 基于社会平行分类的信息检索 | 第22-62页 |
| 3.1 社会平行分类的数据分析 | 第22-26页 |
| 3.1.1 社会平行分类的类标特性 | 第22页 |
| 3.1.2 社会平行分类的关键字特性 | 第22-23页 |
| 3.1.3 社会平行分类数据结构 | 第23-26页 |
| 3.2 基于社会平行分类的个性化搜索 | 第26-43页 |
| 3.2.1 一个通用型个性化搜索框架 | 第27-28页 |
| 3.2.2 主题 | 第28-30页 |
| 3.2.3 利用平行分类二分结构的兴趣和主题调整 | 第30-31页 |
| 3.2.4 基于社会平行标注数据的个性化搜索评价体系 | 第31-34页 |
| 3.2.5 实验 | 第34-41页 |
| 3.2.6 问题讨论 | 第41-42页 |
| 3.2.7 小结 | 第42-43页 |
| 3.3 基于社会平行分类的通用搜索 | 第43-62页 |
| 3.3.1 相似度信息的抽取 | 第43-44页 |
| 3.3.2 形式化数据表示 | 第44-45页 |
| 3.3.3 统计语言平行分类检索模型 | 第45-47页 |
| 3.3.4 参数估计 | 第47-51页 |
| 3.3.5 探索社会平行类标结构 | 第51-53页 |
| 3.3.6 实验 | 第53-57页 |
| 3.3.7 实验结果分析 | 第57-60页 |
| 3.3.8 小结 | 第60-62页 |
| 第四章 基于层次化分类的信息检索 | 第62-74页 |
| 4.1 非参数层次化统计语言检索模型NHP-LMIR | 第63-69页 |
| 4.1.1 文档集建模 | 第63-68页 |
| 4.1.2 参数设置 | 第68-69页 |
| 4.2 实验 | 第69-72页 |
| 4.2.1 数据准备 | 第69-71页 |
| 4.2.2 基准评测模型 | 第71-72页 |
| 4.2.3 评价指标 | 第72页 |
| 4.2.4 实验性能 | 第72页 |
| 4.3 小结 | 第72-74页 |
| 第五章 结论 | 第74-76页 |
| 附录A 相关数学公式和证明 | 第76-80页 |
| A.1 兴趣 | 第76页 |
| A.2 三混合参数EM估计算法 | 第76-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文 | 第88-91页 |