元搜索引擎结果个性化排序的研究与实现
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
第1章 引言 | 第9-14页 |
·研究背景 | 第9-11页 |
·研究意义 | 第11-12页 |
·研究内容 | 第12页 |
·论文结构 | 第12-14页 |
第2章 元搜索引擎概述 | 第14-22页 |
·元搜索引擎的原理与结构 | 第14-15页 |
·元搜索引擎结果的处理方法 | 第15-18页 |
·元搜索引擎结果处理约束条件 | 第15-16页 |
·两种简单的处理方法 | 第16页 |
·摘要排序法 | 第16-17页 |
·位置排序法 | 第17页 |
·分级提取结果集法 | 第17-18页 |
·元搜索引擎的优势与发展 | 第18-20页 |
·元搜索引擎面临的问题 | 第20页 |
·元搜索引擎的个性化发展 | 第20-22页 |
第3章 个性化信息检索 | 第22-36页 |
·个性化信息检索相关理论 | 第22-28页 |
·个性化信息服务介绍 | 第22-24页 |
·个性化信息检索的分类 | 第24-25页 |
·用户兴趣信息的获取 | 第25-27页 |
·用户兴趣模型的表示 | 第27-28页 |
·个性化信息检索相关技术 | 第28-36页 |
·中文分词技术 | 第28-29页 |
·文本聚类 | 第29-33页 |
·Lucene | 第33-36页 |
第4章 元搜索引擎结果个性化排序算法的设计 | 第36-50页 |
·元搜索引擎结果个性化排序算法的设计思路 | 第36-37页 |
·元搜索引擎结果个性化排序算法的意义 | 第36页 |
·个性化排序算法解决的具体问题 | 第36-37页 |
·检索结果网页的预处理 | 第37-43页 |
·网页预处理的作用 | 第37-38页 |
·网页预处理的步骤 | 第38-39页 |
·网页正文提取方法的改进 | 第39-41页 |
·网页特征向量的提取 | 第41页 |
·验证特征词提取方法的实验 | 第41-43页 |
·改进的k-means 算法 | 第43-45页 |
·用户兴趣模型的建立 | 第45-46页 |
·用户兴趣信息的获取 | 第45页 |
·用户兴趣向量的建立 | 第45-46页 |
·个性化排序算法的设计 | 第46页 |
·宏观排序 | 第46-48页 |
·类别的特征表示 | 第47页 |
·宏观排序原理与实现 | 第47-48页 |
·微观排序 | 第48-49页 |
·微观排序的原理 | 第48页 |
·微观排序的实现 | 第48-49页 |
·个性化排序算法创新点 | 第49-50页 |
第5章 基于算法的个性化元搜索引擎的设计 | 第50-55页 |
·个性化元搜索引擎的模块化设计 | 第50页 |
·模块功能介绍 | 第50-51页 |
·系统的测试与数据分析 | 第51-54页 |
·PMS 系统评价 | 第54-55页 |
总结 | 第55-56页 |
参考文献 | 第56-60页 |
攻读硕士学位期间的研究成果 | 第60-61页 |
致谢 | 第61页 |