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智能元搜索引擎关键技术研究

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智能元搜索引擎关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-12 页
第一章 绪论第12-26 页
  · 研究背景及意义第12-14 页
  · 国内外研究现状第14-22 页
    · 成员搜索引擎数据库选择研究第16-17 页
    · 搜索结果合成处理研究第17-19 页
    · 元搜索引擎的个性化和智能化研究第19-22 页
  · 论文结构安排第22-23 页
  · 论文创新点第23-26 页
第二章 智能元搜索引擎技术的相关理论第26-40 页
  · 向量空间模型第26-27 页
    · 文档的向量化表示第26-27 页
    · 相似度计算第27 页
  · 搜索引擎第27-30 页
    · 搜索引擎的结构第27-29 页
    · 搜索引擎的分类第29-30 页
    · 搜索引擎结果排序第30 页
  · 元搜索引擎第30-35 页
    · 元搜索引擎的体系结构第31-32 页
    · 元搜索引擎的分类第32-33 页
    · 元搜索引擎的技术难点第33-34 页
    · 元搜索引擎的发展趋势第34-35 页
  · 聚类浏览技术第35-39 页
    · 文本聚类的概念第36 页
    · 常用文本聚类方法第36 页
    · 聚类浏览技术的基本要求第36-37 页
    · 聚类浏览技术的分类第37 页
    · 聚类浏览技术的评价方法第37-39 页
    · 聚类浏览技术的发展方向第39 页
  · 小结第39-40 页
第三章 基于Multi-Agent的智能元搜索引擎模型设计第40-66 页
  · 引言第40 页
  · Agent技术第40-45 页
    · Agent的内涵第40-41 页
    · Multi-Agent系统第41-42 页
    · 移动Agent与传统分布式技术的比较第42-45 页
  · 基于Multi-Agent的智能元搜索引擎系统模型整体设计第45-61 页
    · MAIME系统的ASM设计第46-53 页
    · MAIME系统的Agent结构设计第53-55 页
    · MAIME模型的系统结构第55-57 页
    · 基于Petri网的MAIME建模第57-61 页
  · 模型的技术分析第61-65 页
    · 移动Agent和常驻Agent相结合的搜索机制第61-63 页
    · 个性化和聚类浏览相结合的检索方式第63-65 页
  · 小结第65-66 页
第四章 成员搜索引擎选择算法研究第66-84 页
  · 引言第66-67 页
  · 典型的成员搜索引擎选择算法第67-72 页
    · 定性方法第67-69 页
    · 定量方法第69-70 页
    · 基于学习的方法第70-72 页
  · 基于虚拟语言模型的成员搜索引擎选择算法第72-79 页
    · 算法设计思路第73-74 页
    · 基于主题概念的数据库特征描述第74-75 页
    · 基于虚拟语言模型的数据库选择算法第75-78 页
    · 算法小结第78-79 页
  · 实验结果与分析第79-81 页
    · 数据集合构建第79 页
    · 评价方法第79 页
    · 实验结果第79-81 页
  · 小结第81-84 页
第五章 元搜索引擎结果合成算法研究第84-102 页
  · 引言第84-85 页
  · 典型的结果合成算法第85-89 页
    · 基于位置信息的合成算法第85-86 页
    · 基于分值的合成算法第86-87 页
    · 基于内容的合成算法第87 页
    · 重叠文档在结果合成中的处理方法第87-88 页
    · 实际应用中元搜索引擎的合成算法第88-89 页
  · 搜索结果合成的预处理技术第89-91 页
    · 无效链接检查第89-90 页
    · 查询结果消重第90-91 页
  · 基于群决策的结果合成算法第91-96 页
    · 相关分值的规范化第92-93 页
    · 非相关文档的相关分值估算第93-94 页
    · 相关分值合并第94-96 页
    · 算法小结第96 页
  · 实验结果与分析第96-100 页
    · 数据集合构建第96 页
    · 评价方法第96-97 页
    · 实验结果第97-100 页
  · 小结第100-102 页
第六章 搜索结果聚类算法研究第102-118 页
  · 引言第102-103 页
  · 典型搜索结果聚类算法第103-106 页
    · 传统聚类算法的应用第103-104 页
    · 典型Web Snippets聚类算法第104-106 页
  · 基于概念分组的聚类算法第106-113 页
    · 概念分组技术第107-109 页
    · 概念分组算法的改进第109-110 页
    · Web搜索结果聚类算法的步骤第110-112 页
    · 算法小结第112-113 页
  · 实验结果与分析第113-117 页
    · 评价数据集合构建第113 页
    · 评价方法第113-114 页
    · 实验结果第114-117 页
  · 小结第117-118 页
第七章 总结与展望第118-122 页
  · 研究总结第118-119 页
  · 进一步的研究工作第119-122 页
致谢第122-124 页
参考文献第124-140 页
读博期间的学术论文和参加的科研项目第140-141 页

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