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面向搜索引擎的智能个性化研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-9页
1 绪论第9-15页
   ·国内外研究现状及分析第9-13页
     ·学术研究方面第10-11页
     ·实际应用领域第11-13页
   ·课题提出的意义第13-14页
   ·本文研究的内容第14页
   ·论文组织结构第14-15页
2 基于新用户兴趣模型的词间相关性计算第15-25页
   ·新用户兴趣模型简介第15-18页
     ·新用户兴趣模型的建立第15-16页
     ·新用户兴趣模型的表示第16-18页
   ·词间关系度量的方法第18-21页
   ·基于新用户兴趣模型的词间关联度计算第21-24页
     ·基于兴趣子类描述构建特征词—文档矩阵第21-22页
     ·计算特征词的余弦相似性第22页
     ·计算特征词间的同现系数Tanimoto第22-23页
     ·结合Tanimoto 系数和余弦度量的词间相关性计算第23-24页
   ·本章小结第24-25页
3 基于新用户兴趣模型的查询扩展第25-35页
   ·查询扩展研究的必要性及相关研究第25-28页
     ·查询扩展研究的必要性第25页
     ·查询扩展的相关研究第25-28页
   ·用户兴趣类的表示第28-31页
   ·基于用户兴趣描述的查询扩展第31-34页
     ·与查询相关的兴趣类识别第31页
     ·词间相关性的计算第31-32页
     ·扩展词的选取第32-34页
   ·本章小结第34-35页
4 WEB 信息检索结果的去重第35-42页
   ·实用搜索引擎的检索特点及不足第35-37页
   ·基于内容分析的检索结果去重算法第37-41页
     ·网页重复的特征第37-38页
     ·页面相似性度量的相关研究第38-39页
     ·改进的页面相似性度量第39-41页
   ·本章小结第41-42页
5 对比实验与结果分析第42-57页
   ·实验原型系统MYPSE 介绍第42-43页
   ·准备数据集第43-44页
   ·在测试集上检索的性能分析第44-50页
   ·在实用搜索引擎上检索的性能分析第50-54页
     ·整个检索文档集的统计第50-53页
     ·前N 篇文档集准确率的统计第53-54页
   ·去重效果的比较第54-56页
   ·本章小结第56-57页
6 总结与展望第57-59页
   ·研究总结第57-58页
   ·研究展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-63页
附录第63-65页

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