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微博短文本检索关键技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 本文的研究背景第11-13页
    1.2 本文研究目的和意义第13-15页
    1.3 相关研究综述第15-19页
        1.3.1 信息检索模型第15-16页
        1.3.2 微博检索第16-18页
        1.3.3 Lemur 工具第18-19页
    1.4 本文的内容组织和结构第19-21页
第2章 实时性语言模型第21-35页
    2.1 语言模型相关工作第21-23页
        2.1.1 语言模型第21-22页
        2.1.2 平滑方法第22-23页
    2.2 相关文档的时间分布分析第23-28页
        2.2.1 两种考虑检索结果实时性的方法第23-24页
        2.2.2 实时性在微博检索中的真实情况第24-28页
    2.3 基于热点时间的语言模型第28-29页
        2.3.1 热点时间第28-29页
        2.3.2 基于热点时间的语言模型第29页
    2.4 实验数据和评价指标第29-32页
        2.4.1 实验数据第29-32页
        2.4.2 评测指标第32页
    2.5 实验结果及分析第32-34页
    2.6 本章小结第34-35页
第3章 融入时间信息的查询建模第35-46页
    3.1 基于实时性的查询扩展第35-37页
        3.1.1 微博排序中利用文档平均“年龄”的可行性第35-36页
        3.1.2 融入实时性的查询扩展第36-37页
    3.2 针对多波峰主题相关的查询扩展第37-39页
    3.3 融合实时性与多波峰主题相关的查询扩展第39-42页
    3.4 实验结果与分析第42-44页
        3.4.1 实验配置第42-43页
        3.4.2 实验结果与分析第43-44页
    3.5 本章小结第44-46页
第4章 基于参考文档模型的微博文本检索第46-57页
    4.1 微博短文本检索的关键问题分析第46-48页
        4.1.1 当前反馈技术存在的问题第46-47页
        4.1.2 微博短文本在文档建模中潜在的困难第47-48页
    4.2 参考文档模型第48-49页
    4.3 基于概率空间的参考文档模型第49-51页
        4.3.1 基于伪反馈的文档建模第49-50页
        4.3.2 相关性模型第50-51页
    4.4 实验结果与分析第51-55页
        4.4.1 实验设计第51页
        4.4.2 基于待检索文档集的参考文档模型性能第51-52页
        4.4.3 基于 URL 资源的参考文档模型性能第52-53页
        4.4.4 选用不同参考文档集的性能比较第53-54页
        4.4.5 文档增益对检索性能的影响分析第54-55页
    4.5 本章小结第55-57页
第5章 基于排序学习模型的微博文本检索第57-67页
    5.1 引言第57-58页
    5.2 基于 Ranking SVM 的微博排序学习模型第58-60页
    5.3 排序学习模型的特征抽取第60-62页
        5.3.1 特征类别第60-61页
        5.3.2 特征集合构造第61-62页
    5.4 实验结果及分析第62-66页
        5.4.1 实验工具与数据第62页
        5.4.2 使用全部的特征第62-63页
        5.4.3 仅使用单个特征第63-64页
        5.4.4 按特征类别第64页
        5.4.5 leave-one-out 特征实验结果第64-65页
        5.4.6 文本相似度特征与其他类别单一特征组合第65页
        5.4.7 利用贪心算法选最优特征集第65-66页
    5.5 本章小结第66-67页
结论第67-69页
附录一 预处理后的结构化 Tweet 样例第69-70页
附录二 本文实验中的微博查询样例第70-71页
附录三 TREC 2012 微博实时检索评测参赛队伍第71-72页
参考文献第72-77页
攻读学位期间发表的学术论文第77-79页
致谢第79页

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