移动商务导购系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-13页 |
| 1 导购系统模型 | 第13-37页 |
| ·移动商务现状 | 第13-16页 |
| ·移动商务的特性 | 第15页 |
| ·移动终端的特征 | 第15-16页 |
| ·移动商务导购的模型 | 第16-18页 |
| ·导购系统研究的必要性 | 第18-20页 |
| ·导购系统研究现状和分析 | 第20-32页 |
| ·相似度计算典型方法 | 第22-27页 |
| ·词义消歧典型方法 | 第27-32页 |
| ·导购系统的组成 | 第32-35页 |
| ·本论文研究意义 | 第35-37页 |
| 2 导购系统信息传递方式的研究 | 第37-46页 |
| ·移动设备的交互模型 | 第37-39页 |
| ·移动设备的输入方式 | 第38页 |
| ·移动设备的输出方式 | 第38-39页 |
| ·移动应用平台 | 第39-41页 |
| ·移动消息平台 | 第39-40页 |
| ·移动网络接入平台 | 第40页 |
| ·IVR平台 | 第40-41页 |
| ·导购系统的信息传递模型 | 第41-44页 |
| ·导购系统信息传递实现 | 第44-46页 |
| 3 导购系统问答过程的研究 | 第46-79页 |
| ·知网系统描述 | 第46-52页 |
| ·知网系统的结构 | 第46-49页 |
| ·知网的知识描述语言 | 第49-52页 |
| ·基于知网的词义消歧算法研究 | 第52-59页 |
| ·基于知网的词义消歧分析 | 第52-55页 |
| ·基于知网的词义消歧实现 | 第55-59页 |
| ·基于知网的相似度算法研究 | 第59-67页 |
| ·基于知网的相似度计算模型 | 第59-60页 |
| ·基于知网的义原相似度计算 | 第60-62页 |
| ·基于知网的概念相似度计算 | 第62-65页 |
| ·基于知网的词语相似度计算 | 第65-67页 |
| ·基于知网的句子相似度计算 | 第67页 |
| ·基于知网的导购问答模型 | 第67-70页 |
| ·导购系统问答模块实验与分析 | 第70-79页 |
| ·词义消歧算法试验与分析 | 第70-73页 |
| ·相似度算法试验与分析 | 第73-75页 |
| ·导购系统问答试验与分析 | 第75-79页 |
| 4 导购系统垃圾信息过滤研究 | 第79-125页 |
| ·文本分类模型 | 第80-105页 |
| ·向量空间模型 | 第82页 |
| ·特征选取(降维)性能评价 | 第82-90页 |
| ·特征权重计算性能评价 | 第90-94页 |
| ·分类方法性能评价 | 第94-105页 |
| ·垃圾信息过滤实现 | 第105-115页 |
| ·贝叶斯方法简介 | 第106-110页 |
| ·贝叶斯文本分类算法的两种模型 | 第110-112页 |
| ·基于最小风险的贝叶斯决策 | 第112-113页 |
| ·垃圾信息过滤模块的反馈学习 | 第113-115页 |
| ·文本分类评价标准 | 第115-116页 |
| ·垃圾信息过滤模块实验与分析 | 第116-125页 |
| 结论 | 第125-127页 |
| 参考文献 | 第127-131页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第131-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
