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提高信息检索性能的有效机制与算法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 引言第8-11页
   ·信息检索的现状第8页
   ·WEB信息特点及融合多元特征的WEB信息检索第8-9页
   ·用反馈提高信息检索的性能第9页
   ·本文的组织第9-11页
第二章 信息检索概述第11-22页
   ·基本定义第11-12页
   ·评价方法第12-14页
     ·准确率和召回率第12-13页
     ·准确率和召回率变化图第13页
     ·平均准确率第13页
     ·相关文档对应的平均准确率第13-14页
     ·R-准确率第14页
   ·布尔检索模型第14页
   ·向量空间模型第14-19页
     ·用向量表示文档第15页
     ·词的权重第15-16页
     ·查询的向量化表示第16页
     ·权重的规格化第16-18页
     ·相似度计算第18-19页
   ·概率检索模型第19-22页
第三章 综合利用多元特征的更精确WEB 信息检索第22-33页
   ·WEB信息检索简介第22-23页
   ·TREC 简介第23-24页
   ·基于文本内容的检索第24页
   ·命名网页发现/主页发现子任务第24-29页
   ·主题提取子任务第29-31页
   ·本章小结第31-33页
第四章 伪相关反馈应用参数稳定性分析与检索性能的改进第33-44页
   ·伪相关反馈简介第33-36页
     ·向量空间模型中的反馈方法第34-35页
     ·概率模型中的反馈第35页
     ·伪相关反馈方法的缺陷第35-36页
   ·扩展规模对伪相关反馈的影响第36-39页
   ·默认的相关文档数量对反馈性能的影响第39-40页
   ·扩展索引词权重加权参数对反馈性能的影响第40-42页
   ·动态调整反馈参数的设想第42-44页
第五章 基于互信息的伪相关反馈与查询扩展第44-49页
   ·改进伪相关反馈技术的研究第44-45页
   ·在反馈中引入互信息第45-46页
   ·利用互信息进行伪相关反馈的实验第46-48页
   ·本章小结第48-49页
第六章 总结与展望第49-51页
参考文献第51-56页
致谢第56-57页
作者简介第57页

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