| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第11页 |
| 1.2 微博检索与微博推送介绍 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第12-15页 |
| 第2章 相关研究介绍 | 第15-21页 |
| 2.1 微博检索及相关研究 | 第15-16页 |
| 2.2 微博每日邮件总结及相关研究 | 第16-17页 |
| 2.3 微博实时推送及相关研究 | 第17-18页 |
| 2.4 相关模型介绍 | 第18-20页 |
| 2.4.1 查询似然模型 | 第18-19页 |
| 2.4.2 相关性模型 | 第19页 |
| 2.4.3 排序学习 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于参考文档模型的微博检索模型 | 第21-31页 |
| 3.1 微博检索问题分析 | 第21-22页 |
| 3.2 参考文档模型框架 | 第22-23页 |
| 3.3 基于参考文档模型的微博检索模型 | 第23-24页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第24-29页 |
| 3.4.1 实验数据与评价指标 | 第24-26页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第26-27页 |
| 3.4.3 实验分析 | 第27-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 融合链接的每日邮件总结方法 | 第31-43页 |
| 4.1 每日邮件总结问题分析 | 第31页 |
| 4.2 微博每日邮件总结任务框架 | 第31-33页 |
| 4.3 融合链接的每日邮件总结方法 | 第33-34页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第34-41页 |
| 4.4.1 实验数据与评价指标 | 第34-37页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第37-39页 |
| 4.4.3 实验分析 | 第39-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 基于排序学习算法的微博实时推送方法 | 第43-55页 |
| 5.1 微博实时推送问题分析 | 第43-44页 |
| 5.2 微博实时推送任务框架 | 第44-45页 |
| 5.3 基于排序学习的微博实时推送模型 | 第45-49页 |
| 5.3.1 基于Listwise排序学习算法的微博实时推送模型 | 第45-46页 |
| 5.3.2 排序特征 | 第46-49页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第49-53页 |
| 5.4.1 实验数据与评价指标 | 第49-50页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第50-53页 |
| 5.4.3 参数分析 | 第53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第61-63页 |
| 附录 A | 第63-65页 |
| 附录 B | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |