一种基于查询日志的用户意图分析方法

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一种基于查询日志的用户意图分析方法

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一种基于查询日志的用户意图分析方法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-17页
1.1 课题的研究背景及意义	第9-11页
1.1.1 课题的背景	第9-10页
1.1.2 课题的意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.2.1 国外研究现状	第11-13页
1.2.2 国内研究现状	第13-14页
1.3 主要研究内容和预期研究成果	第14页
1.4 本文的组织结构	第14-17页
第2章查询意图分类相关理论	第17-29页
2.1 查询意图概念界定和定义	第17页
2.2 Broder的查询意图分类体系及发展	第17-19页
2.3 已提出的用于分类的特征	第19-24页
2.3.1 N Clicks Satisfied	第20-21页
2.3.2 Top n Results Satisfied	第21-22页
2.3.3 平均编辑距离	第22页
2.3.4 点击链接的PageRank	第22-23页
2.3.5 点击熵和域名点击熵	第23-24页
2.4 用于查询意图分类的方法	第24-27页
2.4.1 决策树分类	第24-26页
2.4.2 贝叶斯分类	第26页
2.4.3 支持向量机	第26-27页
2.5 本章小结	第27-29页
第3章查询日志的处理与分析	第29-41页
3.1 查询日志	第29-30页
3.1.1 搜索日志的类型	第29页
3.1.2 本文用到的查询日志简介	第29-30页
3.2 基于噪声消除的日志预处理	第30-31页
3.3 基于时间间隔的session识别	第31-34页
3.4 查询日志的统计结果分析	第34-36页
3.4.1 查询长度分析	第34页
3.4.2 查询频度	第34-35页
3.4.3 Session相关分析	第35-36页
3.5 训练集和测试集的生成	第36-39页
3.5.1 基于泊松抽样的样本查询抽取	第36-38页
3.5.2 人工标注	第38-39页
3.6 本章小结	第39-41页
第4章基于改进ID3的查询意图分类算法	第41-51页
4.1 决策树分类	第41-42页
4.2 ID3算法的基本原理和存在的问题	第42-46页
4.2.1 基本概念	第43页
4.2.2 ID3算法的核心思想	第43-45页
4.2.3 ID3算法的优点和存在的问题	第45-46页
4.3 ID3算法的改进与优化方案	第46-48页
4.4 本文改进的ID3算法描述	第48-49页
4.5 本章小结	第49-51页
第5章实验及结果分析	第51-59页
5.1 实验平台及环境	第51页
5.2 使用UCI数据集验证改进的算法	第51-53页
5.2.1 UCI数据集简介	第51页
5.2.2 实验一:利用UCI数据集验证改进的ID3算法	第51-53页
5.3 改进ID3算法在用户查询意图分类上的应用	第53-56页
5.3.1 实验二:预备实验	第54-55页
5.3.2 实验三:查询意图分类	第55-56页
5.4 分类模型的性能评价	第56-58页
5.5 本章小结	第58-59页
结论	第59-61页
参考文献	第61-67页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第67-69页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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