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面向智能信息检索的Web挖掘关键技术研究
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面向智能信息检索的Web挖掘关键技术研究
论文目录
 
声明第1-4 页
摘要第4-6 页
Abstract第6-13 页
第一章 前言第13-22 页
　　· 问题提出第13 页
　　· 智能信息检索第13-16 页
　　　　· 基于概念的信息检索第15 页
　　　　· 个性化服务第15 页
　　　　· 信息的合理分类/聚类第15-16 页
　　· Web挖掘技术及其对智能信息检索的支持第16-20 页
　　　　· 数据挖掘第16-17 页
　　　　· Web挖掘第17-19 页
　　　　· 分类/聚类对智能信息检索的支持第19-20 页
　　· 本文的组织第20-22 页
第二章 相关概念与技术第22-34 页
　　· 分类/聚类概述第22-23 页
　　· 样本类型及相似性度量第23-26 页
　　　　· 样本类型第23-24 页
　　　　· 相似性度量第24-26 页
　　· 聚类分析第26-29 页
　　　　· 聚类分析步骤第26-27 页
　　　　· 几种常用的聚类策略第27-28 页
　　　　· 类的定义第28-29 页
　　· 本体介绍第29-34 页
　　　　· 构造本体的准则第30 页
　　　　· 本体方法学第30-31 页
　　　　· 本体的描述语言第31-32 页
　　　　· 本体的分类第32-33 页
　　　　· 本体的应用第33-34 页
第三章 支持信息检索的数据预处理技术第34-59 页
　　· 问题提出第34 页
　　· 基于PDF文件的信息抽取第34-45 页
　　　　· 信息抽取过程第34-35 页
　　　　· PDF文件解析第35-36 页
　　　　　　· PDF文件的物理结构第36 页
　　　　　　· PDF文件的逻辑结构第36 页
　　　　　　· PDF文件解析器第36 页
　　　　· 格式标签注入第36-38 页
　　　　· 标签预处理第38 页
　　　　· 规则库第38-41 页
　　　　　　· 信息抽取规则与限定词库第38-40 页
　　　　　　· 标签一致性判定规则和冗余标签判定规则第40-41 页
　　　　· 模式匹配第41-43 页
　　　　· 实验分析第43-45 页
　　　　　　· 实验分析一第43-44 页
　　　　　　· 实验分析二第44-45 页
　　· 基于渐进式丰富词典的中文分词方法第45-50 页
　　　　· 中文分词方法第45-47 页
　　　　　　· 基于词典的分词方法第45-46 页
　　　　　　· 基于统计的分词方法第46-47 页
　　　　　　· 基于人工智能的分词方法第47 页
　　　　· 渐进式丰富词典第47-50 页
　　　　　　· 基本思路第47-48 页
　　　　　　· 分词算法第48-49 页
　　　　　　· 实验分析第49-50 页
　　· Web日志预处理第50-58 页
　　　　· Web数据源第50-51 页
　　　　· Web日志数据的特点第51-52 页
　　　　　　· HTTP协议对数据的影响第51-52 页
　　　　　　· 缓存导致的信息丢失第52 页
　　　　　　· 其它原因导致的数据不准确性第52 页
　　　　· Web日志数据预处理过程及实现第52-58 页
　　　　　　· 数据清洗第53-54 页
　　　　　　· 用户识别第54 页
　　　　　　· 会话识别第54-56 页
　　　　　　· 路径补充第56-58 页
　　· 本章小结第58-59 页
第四章 中文页面与Web用户分类技术第59-91 页
　　· 问题提出第59 页
　　· 常用分类方法第59-61 页
　　　　· 朴素贝叶斯方法第59-60 页
　　　　· k-近邻方法第60 页
　　　　· 决策树方法第60 页
　　　　· 支持向量机方法第60-61 页
　　· 维数约减方法第61-64 页
　　· 改进的基于k近邻的中文文本分类方法第64-82 页
　　　　· k-近邻方法的分类过程及改进思路第64-65 页
　　　　· 训练样本集的约减第65-70 页
　　　　　　· 基本思路第65-66 页
　　　　　　· 约减算法第66-67 页
　　　　　　· 实验分析第67-70 页
　　　　· 渐进式分类模式第70-72 页
　　　　　　· 基本思想第70-71 页
　　　　　　· 实验分析第71-72 页
　　　　· 基于本体的语义理解第72-79 页
　　　　　　· 基本思路第72-75 页
　　　　　　· 实验分析第75-79 页
　　　　· 基于遗传算法的k值学习第79-82 页
　　　　　　· 基本思路第79 页
　　　　　　· 学习k值的遗传算法第79-80 页
　　　　　　· 选择染色体的方法第80-81 页
　　　　　　· 杂交变异并形成新一代染色体第81 页
　　　　　　· 实验分析第81-82 页
　　· 基于神经网络的Web用户分类第82-90 页
　　　　· 神经网络概述第83 页
　　　　· 神经网络学习规则第83-85 页
　　　　　　· Hebb型学习第84 页
　　　　　　· 误差修正学习第84-85 页
　　　　　　· 竞争型学习第85 页
　　　　　　· 随机型学习第85 页
　　　　· 前馈型神经网络第85-90 页
　　　　　　· 网络结构第85-86 页
　　　　　　· 数据规格化第86 页
　　　　　　· 误差函数第86-89 页
　　　　　　· 实验分析第89-90 页
　　· 本章小结第90-91 页
第五章 面向页面和用户聚类的聚类分析技术第91-106 页
　　· 问题提出第91 页
　　· 主要聚类方法第91-95 页
　　　　· 划分方法第91-93 页
　　　　· 层次方法第93-94 页
　　　　· 局部方法第94 页
　　　　· 模型方法第94-95 页
　　· 对k-means算法的改进第95-99 页
　　　　· k-means算法的一般过程第95-96 页
　　　　· k-means改进算法的思想第96-97 页
　　　　· 改进的初始聚类中心选择算法第97-98 页
　　　　· 实验分析第98-99 页
　　· DBSCAN改进算法第99-105 页
　　　　· 基本概念第99-100 页
　　　　· DBSCAN算法第100 页
　　　　· 对DBSCAN算法的改进思路第100-102 页
　　　　· MinPts的确定第102 页
　　　　· Eps的确定第102 页
　　　　· 实验分析第102-105 页
　　· 本章小结第105-106 页
第六章 智能信息检索系统原型第106-123 页
　　· 问题提出第106 页
　　· 个性化服务第106-108 页
　　　　· 个性化服务的定义第106-107 页
　　　　· 个性化服务系统的分类第107-108 页
　　　　　　· 基于规则的系统第107-108 页
　　　　　　· 基于内容过滤的系统第108 页
　　　　　　· 协作过滤系统第108 页
　　· 个性化服务的实现第108-113 页
　　　　· 收集用户访问信息第109 页
　　　　· 用户建模第109-111 页
　　　　　　· 手工建模第110 页
　　　　　　· 示例建模第110-111 页
　　　　　　· 自动建模第111 页
　　　　· 个性化推荐第111-113 页
　　　　　　· 基于规则的推荐技术第111-112 页
　　　　　　· 基于内容过滤的推荐技术第112 页
　　　　　　· 基于协作过滤的推荐技术第112-113 页
　　· 基于概念的信息检索第113-114 页
　　· 智能信息检索系统原型的设计与实现第114-122 页
　　　　· 系统结构第114-115 页
　　　　· 数据准备第115 页
　　　　· 用户访问信息的收集第115-116 页
　　　　　　· 用户访问信息第115 页
　　　　　　· 用户访问信息的收集第115-116 页
　　　　· 建立用户模型第116-117 页
　　　　　　· 综合用户建模方式第116 页
　　　　　　· 用户页面兴趣度第116-117 页
　　　　· 个性化推荐第117-121 页
　　　　　　· 基于内容过滤的个性化推荐第117-118 页
　　　　　　· 基于规则的个性化推荐第118 页
　　　　　　· 基于协作过滤的个性化推荐第118 页
　　　　　　· 专家推荐第118-119 页
　　　　　　· 个性化服务实例第119-121 页
　　　　· 概念检索的实现第121-122 页
　　　　　　· 概念处理第121 页
　　　　　　· 概念检索实例第121-122 页
　　· 本章小结第122-123 页
第七章 总结与展望第123-125 页
　　· 总结第123-124 页
　　· 进一步工作第124-125 页
参考文献第125-137 页
致谢第137-138 页
攻博期间发表的文章第138-139 页
攻博期间参加和完成的科研项目第139-140 页
作者简介第140 页

本篇论文共140页，点击这进入下载页面。
 
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