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电视节目的个性化搜索研究
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电视节目的个性化搜索研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-18页
　　1.1 研究背景第12-13页
　　1.2 国内外研究现状分析第13-14页
　　　　1.2.1 理论研究第13页
　　　　1.2.2 原型系统研究第13-14页
　　1.3 研究目的与意义第14-15页
　　1.4 研究内容第15-16页
　　1.5 本文主要工作和结构第16-18页
第2章 个性化搜索引擎研究综述第18-35页
　　2.1 通用搜索引擎第18-21页
　　　　2.1.1 通用搜索引擎架构第18-19页
　　　　2.1.2 向量空间模型和TFIDF第19-20页
　　　　2.1.3 相似度计算和检索第20页
　　　　2.1.4 查询结果的衡量标准第20-21页
　　2.2 个性化搜索引擎第21-24页
　　　　2.2.1 个性化搜索框架第21-23页
　　　　2.2.2 个性化搜索的流程图第23页
　　　　2.2.3 个性化搜索的“个性化”体现在何处？第23-24页
　　2.3 自然语言处理子系统第24-25页
　　　　2.3.1 常见分词方法介绍第24页
　　　　2.3.2 ICTCLAS 分词系统介绍第24-25页
　　2.4 网络蜘蛛子系统第25-27页
　　　　2.4.1 网络蜘蛛子系统架构第25-26页
　　　　2.4.2 用Python 实现的小型网络蜘蛛第26-27页
　　2.5 索引子系统第27-30页
　　　　2.5.1 文本索引前的预处理第27-28页
　　　　2.5.2 索引子系统文件结构第28-29页
　　　　2.5.3 索引动态更新策略第29-30页
　　2.6 存储子系统第30-32页
　　　　2.6.1 电视文本文件的存储第31页
　　　　2.6.2 索引文件的压缩第31-32页
　　　　2.6.3 文档号的维护原理第32页
　　2.7 用户查询处理子系统第32-33页
　　2.8 个性化搜索子系统介绍第33页
　　2.9 本章小结第33-35页
第3章 用户反馈和用户兴趣模型第35-43页
　　3.1 用户反馈第35-36页
　　　　3.1.1 用户反馈的定义和分类第35-36页
　　　　3.1.2 显示反馈第36页
　　　　3.1.3 隐式反馈第36页
　　3.2 用户兴趣模型子系统设计第36-39页
　　　　3.2.1 用户兴趣模型结构第37-38页
　　　　3.2.2 使用用户兴趣模型进行个性化的搜索第38-39页
　　3.3 用户兴趣模型学习算法第39-42页
　　　　3.3.1 更新用户兴趣模型第39-40页
　　　　3.3.2 更新兴趣模型第40-41页
　　　　3.3.3 学习新的兴趣类型第41-42页
　　3.4 本章小结第42-43页
第4章 用户查询扩展第43-49页
　　4.1 用户查询扩展子系统必要性及实现途径第43页
　　4.2 基于CORPUS 的用户查询扩展第43-46页
　　　　4.2.1 基于Corpus 的查询扩展子系统结构第43-44页
　　　　4.2.2 Corpus 库结构第44-45页
　　　　4.2.3 Corpus 库中词语相似度量化算法第45-46页
　　4.3 基于CORPUS 的查询扩展实现第46-47页
　　　　4.3.1 词汇空间的构建第46页
　　　　4.3.2 关系空间的构建第46-47页
　　4.4 采用查询关键字的相似性和IDF 进行扩展第47-48页
　　4.5 本章小结第48-49页
第5章 实验与数据分析第49-51页
第6章 总结和展望第51-53页
　　6.1 主要结论第51-52页
　　6.2 研究展望第52-53页
参考文献第53-54页
致谢第54-55页
攻读硕士期间发表的学术论文及参与的项目第55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。
 
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电视节目的个性化搜索研究
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