| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究目标与内容 | 第8页 |
| 1.3 国内外研究现状与分析 | 第8-11页 |
| 1.3.1 典型的元搜索引擎 | 第9页 |
| 1.3.2 用户检索兴趣挖掘 | 第9-10页 |
| 1.3.3 成员搜索引擎调度策略 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第13-19页 |
| 2.1 Agent 理论与技术 | 第13-15页 |
| 2.2 元搜索引擎 | 第15-16页 |
| 2.3 搜索引擎评价方法 | 第16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-19页 |
| 第三章 基于 AGENT 的智能元搜索引擎体系结构 | 第19-25页 |
| 3.1 系统框架模型 | 第19-20页 |
| 3.2 系统 Agent 结构模型 | 第20-22页 |
| 3.3 智能元搜索引擎工作模式 | 第22-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第四章 用户检索兴趣挖掘方法 | 第25-35页 |
| 4.1 检索兴趣挖掘过程 | 第25-26页 |
| 4.2 用户兴趣模型与更新 | 第26-27页 |
| 4.3 检索兴趣挖掘与建模的实现 | 第27-33页 |
| 4.3.1 兴趣特征向量获取 | 第27-30页 |
| 4.3.2 用户兴趣更新算法 | 第30-32页 |
| 4.3.3 相关数据库设计 | 第32-33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第五章 成员搜索引擎调度策略的设计与实现 | 第35-49页 |
| 5.1 搜索引擎能力模型 | 第35-36页 |
| 5.2 基于概念格的搜索引擎评价方法 | 第36-40页 |
| 5.2.1 利用检索结果构造概念格 | 第37-39页 |
| 5.2.2 计算概念格间距离 | 第39-40页 |
| 5.3 基于日志分析的搜索引擎评价方法 | 第40-42页 |
| 5.3.1 搜索引擎日志格式 | 第40-42页 |
| 5.3.2 基于日志分析的搜索引擎评价 | 第42页 |
| 5.4 结合用户兴趣模型的调度策略实现 | 第42-46页 |
| 5.4.1 成员搜索引擎调度策略实现 | 第43-44页 |
| 5.4.2 成员搜索引擎接口规则的设计与实现 | 第44-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-49页 |
| 第六章 实验测试与分析 | 第49-63页 |
| 6.1 实验环境与相关技术测试 | 第49-51页 |
| 6.1.1 实验环境 | 第49页 |
| 6.1.2 文本分类测试 | 第49-51页 |
| 6.2 用户检索兴趣挖掘实验 | 第51-56页 |
| 6.2.1 用户兴趣模型建立测试 | 第51-55页 |
| 6.2.2 用户兴趣模型更新 | 第55页 |
| 6.2.3 基于查询扩展的检索测试 | 第55-56页 |
| 6.3 搜索引擎调度策略效果实验 | 第56-62页 |
| 6.3.1 基于概念格的搜索引擎评价方法 | 第56-57页 |
| 6.3.2 基于日志分析的搜索引擎评价 | 第57页 |
| 6.3.3 调度策略生成过程 | 第57-60页 |
| 6.3.4 检索结果相关性测试 | 第60-62页 |
| 6.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第七章 结束语 | 第63-65页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第63页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 在研期间研究成果 | 第71-72页 |