智能信息检索中的Web挖掘研究

摘要

针对目前Web信息检索中存在的各种问题,该文对其中的一些关键问题,如智能化Web信息评价、资源价值标定、分布式图结构索引等Web信息挖掘的模型和算法方面进行了深入研究,把智能挖掘算法有机的结合到搜索引擎中,提出了若干个有效改进Web搜索引擎检索质量和效率的Web挖掘算法并取得了满意的结果.在完成Web挖掘理论研究的基础上,我们实现了一个基于Web挖掘算法的分布式信息检索平台LUKA,它包括了分布式Web文档集成、Web挖掘算法、分布式Web链接分析算法、半结构化文档概念索引等多个模块,它们有机的组成了一个Web信息挖掘的原型系统.LUKA平台的实现技术方面,如分布式资源调度、性能优化等也融入了多项创新性工作.

目录

文摘

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第一章 绪论

第二章 基于内容的Web挖掘算法和资源价值标定

第三章 分布式链接交换及Web图结构分析

第四章 半结构化文档的索引模型和算法研究

第五章 智能信息检索平台LUKA

第六章 总结与展望

参考文献

附录一 CALA算法实验结果对照表

攻读博士学位期间发表的学术论文

致谢