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基于用户兴趣的个性化搜索引擎的分析与研究
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基于用户兴趣的个性化搜索引擎的分析与研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-11 页
第1章 绪论第11-17 页
　　· 研究背景及意义第11-12 页
　　· 个性化信息服务系统的发展第12-16 页
　　　　· 个性化信息服务系统的兴起第12-13 页
　　　　· 个性化信息服务系统的结构第13-14 页
　　　　· 国内外发展现状第14-16 页
　　· 本文的研究内容和组织结构第16-17 页
　　　　· 本文的研究内容第16 页
　　　　· 本文的组织结构第16-17 页
第2章 搜索引擎的有关理论第17-28 页
　　· 搜索引擎的概述第17-18 页
　　· 搜索引擎的工作原理第18-21 页
　　　　· 搜索器第19 页
　　　　· 索引器第19-20 页
　　　　· 检索器第20 页
　　　　· 用户接口第20-21 页
　　· 搜索引擎的类型第21-22 页
　　　　· 按检索机制划分第21-22 页
　　　　· 按检索特性划分第22 页
　　· 搜索引擎的评价标准第22-23 页
　　· 搜索引擎的发展趋势第23-27 页
　　　　· 搜索引擎的研究现状第24 页
　　　　· 现有搜索引擎的缺陷第24-26 页
　　　　· 搜索引擎的研究重点第26-27 页
　　· 本章小结第27-28 页
第3章 用户兴趣模型的设计描述第28-49 页
　　· 用户兴趣模型建立的关键技术第28-35 页
　　　　· BP 神经网络算法第28-33 页
　　　　· 关键词提取技术第33-35 页
　　· 用户兴趣模型的描述第35-38 页
　　　　· 用户建模技术第35-37 页
　　　　· 用户兴趣模型的体系结构第37 页
　　　　· 系统功能描述流程图第37-38 页
　　· 用户兴趣模型的建立与更新第38-47 页
　　　　· 用户兴趣模型优化的主要思想第39 页
　　　　· 相关兴趣度第39-44 页
　　　　· 用户兴趣模型的建立第44-45 页
　　　　· 用户兴趣模型中关键词权值的计算第45-46 页
　　　　· 用户兴趣模型的更新第46-47 页
　　· 返回结果的处理第47-48 页
　　· 本章小结第48-49 页
第4章 搜索引擎相关结果排序方法的改进第49-59 页
　　· 传统的结果排序技术第49-51 页
　　· PageRank 技术第51-52 页
　　　　· 基本原理第51 页
　　　　· 算法描述第51-52 页
　　· HITS 技术第52-54 页
　　　　· 基本原理第52-53 页
　　　　· 算法描述第53-54 页
　　· 基于链接分析的相关排序方法的改进第54-56 页
　　· 实验分析第56-58 页
　　　　· 衡量标准第56 页
　　　　· 实验结果分析第56-58 页
　　· 本章小结第58-59 页
第5章 相关兴趣度的模拟实验及分析第59-65 页
　　· BP 神经网络的设计第59-60 页
　　· 实验方法和特点第60-61 页
　　· 实验设置第61-64 页
　　　　· BP 神经网络的输入输出第61-62 页
　　　　· BP 神经网络的训练第62-63 页
　　　　· 实验结果及分析第63-64 页
　　· 本章小结第64-65 页
结论第65-67 页
参考文献第67-71 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第71-72 页
致谢第72-73 页
作者简介第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。
 
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