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第1章 绪论1

1.1 搜索引擎体系结构及功能1

1.1.1 信息的收集2

1.1.2 信息预处理2

1.1.3 查询服务2

1.2 个性化搜索引擎2

1.2.1 个性化搜索引擎的体系结构2

1.2.2 个性化搜索关键技术4

1.2.3 个性化搜索研究现状9

1.2.4 个性化搜索面临的问题与挑战16

1.3 本文研究的主要内容18

1.4 本文的组织结构20

第2章 基于概率潜在语义的用户模型构造21

2.1 问题提出21

2.2 用户模型研究综述23

2.2.1 用户模型的创建技术研究23

2.2.2 用户模型的学习与更新技术研究27

2.2.3 用户模型应用技术的研究29

2.3 用户搜索行为的理论分析29

2.3.1 从认知角度分析用户的搜索行为29

2.3.2 用户搜索行为的不确定性33

2.3.3 用户搜索行为分析的逻辑框架34

2.4 用户动机分析的两类不确定问题36

2.5 基于PLSA的潜在概念获取与用户模型构建37

2.5.1 概率潜在语义分析37

2.5.2 潜在语义空间的Zipf分布38

2.5.3 基于PLSA的用户动机建模39

2.5.4 用户模型的学习与更新43

2.6 实验及评价45

2.6.1 数据集45

2.6.2 评价标准47

2.6.3 实验结果及分析48

2.7 本章小结51

第3章 基于有限混合模型的文本聚类53

3.1 问题提出53

3.2 传统聚类算法的概述54

3.2.1 基于相似性的聚类方法55

3.2.2 基于模型的聚类58

3.2.3 各类算法的对比分析59

3.3 传统聚类方式在个性化搜索中存在的问题60

3.4 基于有限混合主题模型的文档聚类分析62

3.4.1 有限混合模型62

3.4.2 EM算法63

3.4.3 基于有限混合模型的文档聚类68

3.5 实验及评价73

3.5.1 实验数据集73

3.5.2 评价标准74

3.5.3 实验结果及分析74

3.6 本章小结78

第4章 基于用户潜在语义动机的查询扩展79

4.1 问题提出79

4.2 现有的查询扩展方法概述80

4.2.1 基于大规模语料库的查询扩展方法80

4.2.2 基于语义关系／语义结构的查询扩展方法84

4.3 目前查询扩展方法的不足87

4.4 基于潜在语义动机的查询扩展88

4.4.1 ULSM-QE的框架88

4.4.2 查询词处理90

4.4.3 查询语义动机分析90

4.4.4 相关度计算94

4.4.5 查询词的语义消歧95

4.4.6 生成新查询98

4.5 实验及评价101

4.5.1 数据集101

4.5.2 评价标准102

4.5.3 实验结果及分析103

4.6 本章小结109

第5章 基于用户偏好的网页排序局部优化策略110

5.1 问题提出110

5.2 传统网页排序算法介绍111

5.2.1 PageRank算法及其衍生算法111

5.2.2 HITS算法113

5.3 传统排序算法存在的问题114

5.4 基于用户偏好的网页排序116

5.4.1 UP-PR框架117

5.4.2 查询词的主题分类119

5.4.3 网页的主题分类120

5.4.4 参数的选择122

5.5 实验及评价123

5.5.1 数据集123

5.5.2 评价标准124

5.5.3 实验结果及分析124

5.6 本章小结128

第6章 结论129

6.1 本文的主要贡献与结论129

6.2 进一步的工作130

参考文献132

作者简介142