个性化搜索中用户语义意图自动识别技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·问题提出 | 第11-12页 |
| ·解决方案 | 第12-13页 |
| ·研究的实际意义 | 第13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 个性化搜索技术研究 | 第15-21页 |
| ·个性化搜索概述 | 第15页 |
| ·个性化搜索的现状 | 第15-16页 |
| ·个性化搜索中的用户建模 | 第16-19页 |
| ·用户兴趣模型 | 第17-18页 |
| ·用户意图模型 | 第18-19页 |
| ·用户目标的研究 | 第19页 |
| ·用户语义意图与个性化搜索 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于查询上下文的语义消歧 | 第21-39页 |
| ·基于Web消歧方法的特性 | 第21-22页 |
| ·WordNet简介 | 第22-23页 |
| ·WordNet的心理语言学假设 | 第22页 |
| ·WordNet的内容 | 第22-23页 |
| ·语义相关度 | 第23-28页 |
| ·语义相关度的概念 | 第23-24页 |
| ·语义相关性度量 | 第24-28页 |
| ·基于查询上下文的语义消歧 | 第28-32页 |
| ·基于查询上下文的语义消歧现状 | 第28-29页 |
| ·本文采用的消歧算法 | 第29-32页 |
| ·窗口大小 | 第29-30页 |
| ·算法描述 | 第30-32页 |
| ·实验及结果分析 | 第32-38页 |
| ·SENSEVAL-2数据集 | 第33-35页 |
| ·评价标准 | 第35-36页 |
| ·窗口大小的选取对消歧算法的影响 | 第36-37页 |
| ·语义相关度的选取对消歧算法的影响 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 无上下文查询中的语义消歧 | 第39-53页 |
| ·无上下文查询中语义消歧的意义 | 第39-40页 |
| ·基于隐含上下文的查询消歧框架 | 第40-41页 |
| ·获取隐含上下文 | 第41-44页 |
| ·会话边界检测 | 第42-43页 |
| ·文档特征提取 | 第43-44页 |
| ·基于隐含上下文的查询消歧 | 第44-46页 |
| ·实验及结果分析 | 第46-51页 |
| ·评价标准 | 第47页 |
| ·案例分析 | 第47-51页 |
| ·样例的WordNet语义 | 第48-49页 |
| ·消歧结果分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 基于用户语义意图的查询扩展 | 第53-59页 |
| ·查询扩展的研究现状 | 第53-54页 |
| ·用户语义意图的形式化表征 | 第54-55页 |
| ·基于用户语义意图的查询扩展 | 第55-57页 |
| ·选择扩展查询词 | 第56页 |
| ·计算扩展查询词权重 | 第56-57页 |
| ·用户查询与文档的语义相似度计算 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文主要工作总结 | 第59-60页 |
| ·未来工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻硕期间参加的项目及发表的论文 | 第69页 |
