Deep Web数据源分类及用户满意度评估研究



Deep Web数据源分类及用户满意度评估研究

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Deep Web数据源分类及用户满意度评估研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
1 绪论	第9-17页
· 背景和意义	第9-11页
· 国内外研究现状	第11-15页
· 本论文研究工作	第15-16页
· 本章小结	第16-17页
2 Deep Web 数据源分类研究	第17-36页
· 分类概述	第17-18页
· 分类算法	第18-22页
· 决策树分类算法	第18-19页
· 朴素贝叶斯算法	第19-20页
· 神经网络分类算法	第20-21页
· 向量空间模型法	第21-22页
· VD-KNN 算法	第22-23页
· AD-DWSC 算法	第23-27页
· 基本思想	第23-24页
· 算法过程	第24-26页
· 算法描述	第26-27页
· 实验设计与分析	第27-35页
· 实验环境	第27页
· 数据介绍	第27-31页
· 实验及分析	第31-35页
· 本章小结	第35-36页
3 检索结果用户满意度评估研究	第36-47页
· 评估体系介绍	第36-38页
· Cranfield 评价体系	第36-37页
· 查询词集合的选取	第37页
· 问题和挑战	第37-38页
· ASP-SEPE 算法模型	第38-42页
· 约定和假设	第38页
· 用户行为分析与建模	第38-41页
· 搜索引擎评估过程	第41-42页
· 实验设计与分析	第42-46页
· 实验环境	第42页
· 数据介绍	第42页
· 实验及分析	第42-46页
· 本章小结	第46-47页
4 总结与展望	第47-51页
· 本文总结	第47-49页
· 工作展望	第49-51页
致谢	第51-52页
参考文献	第52-56页
附录	第56页
A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录	第56页
B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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