面向混合数据模型的文本搜索技术及优化策略
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 本文的研究内容及面临的挑战 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的贡献 | 第13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关工作 | 第15-25页 |
| 2.1 文本搜索 | 第15-19页 |
| 2.1.1 文本搜索定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 文本搜索的模型 | 第16-19页 |
| 2.2 关系数据库上的关键字搜索 | 第19-23页 |
| 2.2.1 基于数据图的搜索方法 | 第20页 |
| 2.2.2 基于模式图的搜索方法 | 第20-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 背景知识与问题定义 | 第25-33页 |
| 3.1 混合数据 | 第25-26页 |
| 3.1.1 结构化数据 | 第25-26页 |
| 3.1.2 非结构化数据 | 第26页 |
| 3.2 文本相似(相关)函数 | 第26-27页 |
| 3.2.1 Jaccard系数 | 第26-27页 |
| 3.2.2 汉明距离 | 第27页 |
| 3.2.3 Minkowski距离 | 第27页 |
| 3.3 κ-means聚类算法 | 第27-28页 |
| 3.4 文本检索常见的评价指标 | 第28-30页 |
| 3.5 问题定义 | 第30-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 文本搜索的基本算法 | 第33-43页 |
| 4.1 传统的文本搜索算法的思考 | 第33-35页 |
| 4.2 属性分类策略 | 第35-36页 |
| 4.3 属性的打分 | 第36-38页 |
| 4.3.1 匹配属性打分 | 第36-37页 |
| 4.3.2 目标属性打分 | 第37-38页 |
| 4.3.3 目标集合属性打分 | 第38页 |
| 4.4 排名函数 | 第38-39页 |
| 4.5 基本算法 | 第39-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 文本搜索的优化算法 | 第43-53页 |
| 5.1 发现和规则 | 第43-47页 |
| 5.1.1 匹配属性和目标属性的规则 | 第43-44页 |
| 5.1.2 匹配属性和目标集合属性的规则 | 第44-47页 |
| 5.2 使用结构化属性的规则辅助的优化算法 | 第47-51页 |
| 5.2.1 直接使用规则的优化算法 | 第47-49页 |
| 5.2.2 改进的优化算法 | 第49-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 实验与分析 | 第53-63页 |
| 6.1 实验设置 | 第53页 |
| 6.2 算法的有效性 | 第53-59页 |
| 6.2.1 基本算法和Cosin算法比较 | 第54-56页 |
| 6.2.2 优化算法和Cosin算法比较 | 第56-59页 |
| 6.3 算法的性能 | 第59-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第7章 结束语 | 第63-65页 |
| 7.1 本文总结 | 第63-64页 |
| 7.2 工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻硕期间参加的项目及发表的论文 | 第71页 |
