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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
本篇论文共
141
页,
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