基于改进PageRank算法的个性化搜索的研究



基于改进PageRank算法的个性化搜索的研究

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基于改进PageRank算法的个性化搜索的研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-25页
· 研究背景和意义	第9-10页
· 研究背景	第9-10页
· 研究意义	第10页
· 相关技术国内外研究现状	第10-17页
· 个性化搜索技术的国内外研究现状	第10-14页
· 搜索引擎排名算法的国内外研究现状	第14-17页
· PageRank排名算法介绍	第17-23页
· PageRank基本概念	第17-19页
· PageRank算法	第19-22页
· PageRank算法的优缺点和改进	第22-23页
· 论文研究内容和结构安排	第23-25页
· 研究内容	第23-24页
· 论文组织结构	第24-25页
第二章用户行为分析和用户兴趣模型框架的建立	第25-35页
· 个性化搜索	第25-30页
· 个性化搜索引擎技术	第25-27页
· 用户行为分析	第27-28页
· 用户兴趣获取方式分类	第28-29页
· 关键词提取技术	第29-30页
· 几种用户兴趣模型分析	第30-33页
· 基于向量空间模型	第30-31页
· 基于Tag用户兴趣模型	第31-32页
· 基于分类的用户兴趣模型	第32-33页
· 用户兴趣模型框架的建立	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第三章基于网页收藏夹和浏览记录的用户模型	第35-45页
· 基于网页收藏夹的网页权值分析	第35-37页
· 用户浏览行为概述	第35-36页
· TF-IDF关键词权重计算	第36页
· PR值加权计算	第36-37页
· 基于浏览记录的网页权值分析	第37-40页
· 用户浏览行为概述	第37-39页
· 时间遗忘曲线和遗忘因子	第39-40页
· PR值加权计算	第40页
· 个性化搜索模型的搭建	第40-44页
· 模型结构	第40-42页
· 数据分析处理	第42-43页
· 模型搭建	第43-44页
· 本章小结	第44-45页
第四章基于改进算法的用户兴趣模型实验验证	第45-65页
· 实验设计	第45-52页
· 实验条件	第45页
· 实验用户行为分析	第45-46页
· 实验模型设计	第46-51页
· 实验假设	第51-52页
· 基于改进的PageRank算法进行数据分析和计算	第52-60页
· 实验数据表建立	第52-53页
· 数据计算	第53-60页
· 对比分析实验结果和验证	第60-64页
· 实验结果分析	第60-63页
· 实验验证结论	第63-64页
· 本章小结	第64-65页
第五章结论与展望	第65-67页
· 全文总结	第65页
· 研究展望	第65-67页
参考文献	第67-70页
致谢	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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