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基于WordNet的语义相似性度量及其在查询推荐中的应用研究

附表第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-13页
本文所用图索引第13-15页
本文所用表索引第15-16页
第1章 绪论第16-36页
   ·前言第16-17页
   ·语义相似性度量第17-19页
     ·语义相似性第17页
     ·语义相似性度量研究现状第17-19页
     ·现有语义相似性度量方法存在的问题第19页
   ·WordNet第19-27页
     ·WordNet特点第20页
     ·WordNet起源、发展与应用第20-22页
     ·WordNet的内容组织第22-27页
   ·查询推荐第27-31页
     ·查询推荐第27-28页
     ·查询推荐研究现状第28-31页
     ·查询推荐技术目前存在的问题第31页
   ·本文主要研究内容与创新点第31-33页
     ·主要内容第31-33页
     ·主要创新点第33页
   ·内容安排第33-36页
第2章 WordNet概念语义相似度参数研究第36-63页
   ·问题描述第36页
   ·符号定义第36-38页
   ·语义相似度参数-IC模型研究第38-41页
     ·语料库依赖的IC模型第39-40页
     ·语料库无关的IC模型第40-41页
   ·基于概念拓扑结构的IC模型第41-51页
     ·现有IC模型不足分析第42-45页
     ·基于概念拓扑结构的IC新模型第45-47页
     ·基于概念拓扑结构的IC新模型与其他IC模型的比较分析第47-51页
   ·实验测试与性能评价第51-62页
     ·数据集第51页
     ·计算方法第51-52页
     ·性能评价第52-62页
   ·本章小结第62-63页
第3章 基于WordNet的语义相似度算法研究第63-87页
   ·问题描述第63页
   ·概念语义相似度算法综述第63-68页
     ·符号定义第64页
     ·基于路径的语义相似度算法第64-66页
     ·基于概念信息内容IC的语义相似度算法第66-68页
   ·基于路径和信息内容混合的新算法第68-72页
     ·现有语义相似度算法不足分析第68-70页
     ·基于路径和信息内容混合的新算法第70-71页
     ·新算法与其他算法比较分析第71-72页
   ·实验测试与性能评价第72-86页
     ·数据集第72页
     ·计算方法第72-73页
     ·性能评价第73-86页
   ·本章小结第86-87页
第4章 基于语义的相似查询度量第87-111页
   ·问题描述第87-88页
   ·相关定义第88-89页
   ·相似查询度量综述第89-92页
   ·基于语义的相似查询度量方法第92-100页
     ·现有方法不足分析第92-94页
     ·基于语义的相似查询度量第94-98页
     ·新方法与其他方法比较分析第98-100页
   ·相似查询字典获取第100-102页
   ·实验测试与性能评价第102-110页
     ·数据集第102页
     ·性能评价第102-110页
   ·本章小结第110-111页
第5章 基于主题的查询推荐方法第111-123页
   ·问题描述第111页
   ·相关研究综述与问题分析第111-113页
   ·基于主题的查询推荐方法第113-117页
     ·查询主题确定第114-115页
     ·获取历史查询上下文信息第115-116页
     ·排序第116-117页
     ·基于主题的查询推荐第117页
   ·实验测试与性能评价第117-121页
     ·数据集第118页
     ·计算方法第118页
     ·性能评价第118-121页
   ·本章小结第121-123页
第6章 总结与展望第123-125页
   ·全文总结第123-124页
   ·下一步研究工作第124-125页
参考文献第125-135页
附录A WordNet应用部分核心接口函数第135-137页
附录B 相似查询度量第137-139页
附录C 聚类核心算法第139-141页
附录D 作者攻读博士学位期间的科研成果第141-143页
后记第143页

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