上下文相关的查询推荐算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究应用与意义 | 第11-12页 |
| ·查询推荐研究的核心问题与研究现状 | 第12-15页 |
| ·查询推荐数据模型及存在的问题 | 第13-14页 |
| ·查询推荐方法架构 | 第14页 |
| ·度量查询推荐的准确率和覆盖率 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·本文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 查询推荐相关技术概论 | 第17-25页 |
| ·搜索引擎的工作机制 | 第17-20页 |
| ·搜索引擎的工作过程 | 第17-19页 |
| ·查询服务 | 第19-20页 |
| ·搜索日志 | 第20-21页 |
| ·搜索日志格式 | 第21页 |
| ·查询的定义 | 第21页 |
| ·搜索日志中的session研究 | 第21-24页 |
| ·关于session的定义 | 第22-23页 |
| ·搜索日志中Session的划分方法 | 第23-24页 |
| ·Session划分 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 查询推荐算法研究 | 第25-32页 |
| ·早期的查询推荐算法 | 第25-29页 |
| ·传统方法 | 第25-27页 |
| ·点击信息挖掘 | 第27-28页 |
| ·点击信息和session结合的方法 | 第28页 |
| ·其他方法 | 第28-29页 |
| ·马尔科夫模型算法 | 第29-31页 |
| ·马尔科夫模型简介 | 第29-30页 |
| ·N-gram模型 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 上下文相关查询推荐算法 | 第32-41页 |
| ·序列查询预测的基本理论 | 第32-34页 |
| ·定义和问题描述 | 第32-33页 |
| ·评价模型性能的方法 | 第33-34页 |
| ·VMM模型 | 第34-37页 |
| ·扩展的可变长马尔科夫模型EVMM | 第37-40页 |
| ·VMM模型的缺陷 | 第37-38页 |
| ·EVMM模型的优势 | 第38-39页 |
| ·EVMM方法描述 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 实验结果与性能评估 | 第41-49页 |
| ·实验背景 | 第41-44页 |
| ·度量方法 | 第44-46页 |
| ·查询预测的准确率和覆盖度 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-50页 |
| 本文工作总结 | 第49页 |
| 未来工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第54页 |
| 参与的科研项目 | 第54页 |
