声明
第1章 绪 论
1.1 课题来源
1.2 研究背景及意义
1.3 搜索引擎相关技术
1.3.1 技术原理
1.3.2 发展历程
1.3.3 技术架构
1.4 国内外研究现状
1.4.1 农业信息检索推荐技术
1.4.2 页面内容相关度判断
1.4.3 超链接预测分析算法
1.4.4 用户查询行为方面
1.4.5 排序结果联合问题
1.5 本文研究内容及组织结构
第2章 基于内容相关度的检索模型研究
2.1 二元独立模型
2.1.1 相关性计算
2.1.2 问题发现
2.2 基于DocView模型的不同域相关度计算
2.2.1 DocView模型
2.2.2 特征要素提取
2.3 基于互信息的统计语言模型特征构造
2.3.1 N-Gram模型
2.3.2 统计语言模型的数据稀疏问题
2.3.3 互信息的引入
2.3.4 基于互信息的回退数据平滑策略
2.3.5 回退平滑方法优化
2.4 实验及分析
2.4.1 页面不同域特征权值综合排序性能验证
2.4.2 基于互信息的数据平滑策略的最优性验证
2.5 本章小结
第3章 基于非悬虚节点再分类的PageRank算法优化
3.1 链接分析算法之间的关系
3.2 PageRank算法解析
3.3 存在问题
（1）主题漂移
（2）倾向旧网页
（3）链接陷阱
（4）平均分配PR 值
（5）链接矩阵求解难度大
3.4 调整悬虚节点算法和Web块结构
3.4.1 PageRank算法的基本模型
3.4.2 调整悬虚节点算法
3.4.3 Web块结构
3.5 对PageRank算法的改进
3.5.1 对非悬虚节点的再分类
3.5.2 网页节点分类的改进算法
3.6 算法性能分析
3.6.1 数值实例
3.6.2 实验数据
3.6.3 实验过程及结果分析
3.7 本章小结
第4章 基于查询点击图的检索推荐模型优化
4.1 搜索行为及意图
4.1.1 搜索行为
4.1.2 搜索意图
4.2 搜索行为分析
4.2.1 查询会话
4.2.2 查询点击
4.3 查询点击频数图推荐模型
4.3.1 优化模型构建
4.3.2 连接边权值重构
4.3.3 推荐算法优化
4.4 实验过程及结果分析
4.4.1 实验数据分析
4.4.2 连接边相关度对比分析
4.4.3 查询推荐算法性能对比分析
4.4.4 查询推荐算法多样化对比分析
4.5 本章小结
第5章基于马氏链的联合排序推荐模型研究
5.1联合排序问题及相关算法
5.1.1 问题描述
5.1.2 相关算法
5.2 联合排序问题的监督学习框架
5.2.1 监督学习框架的一般形式
5.2.2 算法扩展及转化
5.3 基于马氏链的监督学习算法
5.3.1 联合排序过程描述
5.3.2 优化问题求解
5.3.3 算法设计
5.4 实验及应用分析
5.4.1 实验数据集
5.4.2 实验过程及结果分析
5.5 本章小结
第6章 全文总结与展望
6.1 全文工作总结
6.2 工作展望
致谢
参考文献
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果
1 发表论文
2 参与课题
3 获得奖励
4 发明专利
附录A 公式中字母及字符含义
武汉理工大学;
