Web信息精确获取技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·Web信息获取技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·Web信息资源特点 | 第12-14页 |
| ·Web信息系统的特点 | 第12-13页 |
| ·Web的数据特征 | 第13-14页 |
| ·Web信息资源的获取技术 | 第14-16页 |
| ·搜索引擎技术 | 第14页 |
| ·智能代理技术 | 第14-15页 |
| ·装配器(Wrapper)及信息抽取技术 | 第15页 |
| ·Web信息资源的获取方法及存在的问题 | 第15-16页 |
| ·Web信息资源获取技术的发展方向 | 第16页 |
| ·本文的内容和结构 | 第16-18页 |
| 第二章 Web信息精确获取技术的综述 | 第18-41页 |
| ·基于检索内容的四种检索模型 | 第18-20页 |
| ·布尔逻辑模型 | 第18-19页 |
| ·模糊逻辑模型 | 第19页 |
| ·概率统计模型 | 第19页 |
| ·向量空间模型 | 第19-20页 |
| ·搜索引擎技术 | 第20-24页 |
| ·搜索引擎的工作原理及基本组成 | 第21-24页 |
| ·搜索引擎的评价标准 | 第24页 |
| ·网络信息的分析与获取 | 第24-28页 |
| ·Web文本资源的数据模型 | 第24-25页 |
| ·文本超链接中信息资源的提取 | 第25-26页 |
| ·Web文档发现策略 | 第26-28页 |
| ·Web信息的内容、结构与装配器 | 第28页 |
| ·网页自动分类技术 | 第28-33页 |
| ·文档的目标表示 | 第29-30页 |
| ·文档评判 | 第30-32页 |
| ·分类的实现 | 第32-33页 |
| ·正例集与反例集 | 第33页 |
| ·Web超链的分析算法 | 第33-41页 |
| ·链接分析算法 | 第34-36页 |
| ·Google和PageRank算法 | 第36-37页 |
| ·HITS算法 | 第37-39页 |
| ·贝叶斯算法 | 第39-41页 |
| 第三章 Web信息精确获取技术解决方案 | 第41-54页 |
| ·MAS的系统结构 | 第42-45页 |
| ·系统模块的主要功能 | 第45-50页 |
| ·搜索引擎模块功能 | 第45-46页 |
| ·信息抽取及预处理模块功能 | 第46-47页 |
| ·自动分类引擎的功能 | 第47页 |
| ·模式匹配模块 | 第47-49页 |
| ·文本信息资源库及接口 | 第49-50页 |
| ·系统的用户接口 | 第50页 |
| ·系统主要的数据结构 | 第50-54页 |
| ·文本信息资源库数据结构 | 第50-51页 |
| ·知识库数据结构 | 第51-52页 |
| ·分类引擎程序界面 | 第52-54页 |
| 第四章 信息精确获取算法的实现 | 第54-75页 |
| ·用户样本获取及知识库的形成与表示 | 第54-58页 |
| ·规则的直观表示 | 第55-57页 |
| ·信息抽取 | 第57-58页 |
| ·Robot搜索算法及设计 | 第58-61页 |
| ·改进的Robot搜索策略 | 第60-61页 |
| ·多线程Robot的实现 | 第61页 |
| ·网页自动分类的算法 | 第61-75页 |
| ·学习模块 | 第62-67页 |
| ·自动分类模块 | 第67-68页 |
| ·人工干预的机器学习分类法 | 第68-69页 |
| ·分类引擎的数据格式 | 第69-73页 |
| ·文本分类实验结果 | 第73-75页 |
| 第五章 总结及进一步工作 | 第75-77页 |
| ·全文总结 | 第75-76页 |
| ·进一步的工作 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附录1 攻读硕士期间发表的论文 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-81页 |
