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 |