| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-18页 |
| 1.3.1 基于检索前的查询性能预测方法 | 第12-13页 |
| 1.3.2 基于检索后的查询性能预测方法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 多样化排序算法 | 第14-17页 |
| 1.3.4 多样化度量指标 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 基于支持向量机的查询类别预测 | 第21-33页 |
| 2.1 本章研究点 | 第21页 |
| 2.2 使用支持向量机对查询进行分类 | 第21-24页 |
| 2.2.1 传统基于得分分布预测算法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 提出的三个预测方法 | 第23页 |
| 2.2.3 支持向量机 | 第23-24页 |
| 2.3 提出的预测方法有效性实验 | 第24-27页 |
| 2.3.1 实验设置 | 第24-26页 |
| 2.3.2 实验结果分析 | 第26-27页 |
| 2.4 基于支持向量机方法预测查询类别实验 | 第27-31页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第27-29页 |
| 2.4.2 实验结果分析 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 多样化性能预测算法 | 第33-47页 |
| 3.1 本文提出的多样化预测算法 | 第33-38页 |
| 3.1.1 多样化预测算法(IASUM) | 第33-35页 |
| 3.1.2 多样化预测算法(IASUM2) | 第35页 |
| 3.1.3 多样化预测算法(IASUM3) | 第35-36页 |
| 3.1.4 多样化预测算法(CF) | 第36-38页 |
| 3.1.5 多样化预测算法(CF2) | 第38页 |
| 3.2 基于得分分布预测算法评估多样化性能实验 | 第38-41页 |
| 3.2.1 实验设置 | 第38-40页 |
| 3.2.2 实验结果分析 | 第40-41页 |
| 3.3 提出的预测算法有效性实验 | 第41-45页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第41-43页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 多样化预测算法性能分析 | 第47-59页 |
| 4.1 本章研究点 | 第47-48页 |
| 4.2 提出的预测算法有效性实验 1 | 第48-53页 |
| 4.2.1 实验1设置 | 第48-50页 |
| 4.2.2 实验1结果分析 | 第50-53页 |
| 4.3 提出的预测算法有效性实验 2 | 第53-56页 |
| 4.3.1 实验2设置 | 第53页 |
| 4.3.2 实验2结果分析 | 第53-56页 |
| 4.4 IASUM3算法性能在实验1实验2中的比较 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-62页 |
| 5.1 工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 进一步研究的方向 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在学期间发表的学术论文及其他科研成果 | 第68页 |