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基于独立分量分析的语义聚类技术在信息检索中的应用研究
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基于独立分量分析的语义聚类技术在信息检索中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-13 页
第一章 绪论第13-20 页
　　· 研究背景第13-14 页
　　· 研究动机第14-16 页
　　　　· 不同聚类空间文档结构表示问题第14-15 页
　　　　· 传统查询扩展技术存在的问题第15 页
　　　　· 统计语言模型的灵活性第15-16 页
　　　　· 传统的相关模型和查询模型估计中存在的问题第16 页
　　· 主要工作第16-17 页
　　· 创新点第17-18 页
　　· 本文章节安排第18-20 页
第二章 相关研究工作与理论基础第20-44 页
　　· 检索性能主要评测指标第21 页
　　· 信息检索中的相关反馈技术与查询扩展技术第21-29 页
　　　　· 相关反馈方法第23-27 页
　　　　　　· 向量空间模型的有关定义第23-25 页
　　　　　　· 词条权重计算第25-26 页
　　　　　　· 基于向量空间模型的查询向量变形法第26-27 页
　　　　　　· 基于概率模型的查询词条权重计算法第27 页
　　　　· 查询扩展词条的选择技术第27-28 页
　　　　· 同现关系发现查询扩展词条第28 页
　　　　· 选择性查询扩展第28-29 页
　　　　　　· 查询清晰度函数第29 页
　　　　　　· 平均反向文档频率第29 页
　　· 信息检索中统计语言模型的研究现状第29-39 页
　　　　· 信息检索中统计语言模型和概率模型的区别第31 页
　　　　· 查询似然语言模型第31-34 页
　　　　　　· 文档语言模型的定义第32 页
　　　　　　· 文档语言模型的估计第32-33 页
　　　　　　· 文档语言模型的平滑方法第33-34 页
　　　　· 查询语言模型第34-37 页
　　　　· 基于聚类的统计语言模型第37-39 页
　　· 信息检索中的潜在语义索引技术第39-40 页
　　· 文本数据处理中的独立分量分析技术第40-42 页
　　· 本章小结第42-44 页
第三章 基于独立分量分析的语义聚类理论研究第44-65 页
　　· 潜在语义空间第44-48 页
　　　　· 潜在语义空间的相关定义第44-46 页
　　　　· 潜在语义空间的生成第46-48 页
　　　　　　· 奇异值分解第46-47 页
　　　　　　· 主分量分析第47-48 页
　　· 独立分量分析第48-55 页
　　　　· 分量统计独立性及判据函数第49-53 页
　　　　　　· Kullback-Leibler 散度第49-50 页
　　　　　　· 互信息极小化判据函数第50-51 页
　　　　　　· 信息极大化判据函数第51-52 页
　　　　　　· 极大似然判据函数第52-53 页
　　　　· 独立分量分析常用算法第53-55 页
　　　　　　· 信息极大算法第53 页
　　　　　　· 负熵固定点算法第53-55 页
　　· 基于独立分量分析的语义聚类模型第55-64 页
　　　　· 潜在语义空间到ICA 语义空间的变换第55-57 页
　　　　· 语义聚类模型第57-59 页
　　　　　　· 语义聚类与主题距离的相关定义第57-58 页
　　　　　　· 基于ICA 的语义聚类模型第58-59 页
　　　　· 语义聚类可靠性分析第59-64 页
　　　　　　· 语义聚类可靠性分析的必要性第59-60 页
　　　　　　· 独立分量估计的可靠性分析第60-62 页
　　　　　　· 语义聚类可靠性分析实验第62-64 页
　　· 本章小结第64-65 页
第四章 基于独立分量分析的语义聚类应用研究第65-86 页
　　· 自定义语料库的构建方法第65-69 页
　　　　· Web 主题文本提取方法第65-67 页
　　　　· Web 主题文本提取实验第67-69 页
　　　　· 相关结论第69 页
　　· 图书馆个性化服务第69-74 页
　　　　· 语义聚类建立动态映射关系第70-71 页
　　　　· 系统体系结构第71-72 页
　　　　· 个性化服务实验第72-74 页
　　　　· 相关结论第74 页
　　· 用户信息推荐服务第74-80 页
　　　　· 用户兴趣模型的表示第74-75 页
　　　　· 词条权重计算的改进第75-77 页
　　　　· 用户信息推荐服务实验第77-80 页
　　　　· 相关结论第80 页
　　· 短文档分类问题第80-84 页
　　　　· 短文档面临的问题第80-81 页
　　　　· 实验设计第81-82 页
　　　　· 实验结果与分析第82-84 页
　　　　· 相关结论第84 页
　　· 本章小结第84-86 页
第五章 查询扩展技术应用研究第86-99 页
　　· 查询扩展概述第86-87 页
　　　　· 向量空间中的理论解释第86-87 页
　　　　· 查询扩展时机第87 页
　　· 查询扩展在地理信息检索中的应用研究第87-98 页
　　　　· 基于地理坐标抽取与聚类的地理查询扩展系统第88-92 页
　　　　· 基于维基百科的地理查询扩展系统第92 页
　　　　· 实验结果与分析第92-98 页
　　　　　　· 查询扩展词条的主题距离第92-93 页
　　　　　　· 实验数据集与工具第93-95 页
　　　　　　· 实验结果第95-96 页
　　　　　　· 实验分析第96-98 页
　　· 本章小结第98-99 页
第六章 基于统计语义聚类的语言模型研究第99-130 页
　　· 语义聚类的激活第99-102 页
　　　　· 激活理论第99-101 页
　　　　· 激活过程第101-102 页
　　　　　　· 主题距离激活方法第101-102 页
　　　　　　· 查询和文档词条同现关系激活方法第102 页
　　· 基于统计语义聚类的相关模型估计第102-118 页
　　　　· 相关模型估计方法的改进第102-104 页
　　　　· 相关模型估计方法第104-105 页
　　　　· 实验设计第105-108 页
　　　　　　· 实验数据集与工具第105-107 页
　　　　　　· 实验参数和术语设定第107-108 页
　　　　　　· 实验内容第108 页
　　　　· 实验结果与分析第108-118 页
　　　　　　· 语义聚类相关模型改善查询性能第108-115 页
　　　　　　· 语义聚类的质量测试第115-118 页
　　　　· 相关结论第118 页
　　· 基于统计语义聚类的查询模型估计第118-128 页
　　　　· 查询模型概述第118-119 页
　　　　· 查询模型估计方法第119-121 页
　　　　· 实验设计第121-123 页
　　　　　　· 实验数据集与工具第121-122 页
　　　　　　· 实验参数设定第122 页
　　　　　　· 实验内容第122-123 页
　　　　· 实验结果与分析第123-128 页
　　　　　　· 语义聚类对反馈文档质量的影响第123-124 页
　　　　　　· 语义聚类反馈文档数量对检索结果的影响第124-125 页
　　　　　　· 基于聚类的检索方法检索效果比较第125-126 页
　　　　　　· 语义关键词条聚类对检索结果的影响第126-127 页
　　　　　　· 语义聚类文档先验概率对检索结果的影响第127-128 页
　　　　· 相关结论第128 页
　　· 本章小结第128-130 页
第七章 全文总结及未来工作第130-132 页
　　· 全文总结第130-131 页
　　· 未来工作第131-132 页
致谢第132-134 页
参考文献第134-145 页
攻博期间取得的研究成果第145-147 页

本篇论文共147页，点击这进入下载页面。
 
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