基于搜索引擎和数据挖掘的个性化web信息服务

论文摘要

自从互联网诞生以来,随着搜索引擎的广泛应用,Web信息成为人们获得信息的重要途径以后,人们发现在日益爆炸式增长的Web信息中找到自己需要的信息十分困难,而现今的搜索引擎又不能满足人们的这种需要,所以人们迫切需要网络上提供的Web信息服务个性化。为了提供个性化,就需要了解用户的个性,如何了解用户的个性成为研究人员和Web信息服务者所面临的新挑战。数据挖掘技术为这种新的挑战找到了一个突破口。本文就是在搜索引擎提供基本Web信息服务的基础上,结合数据挖掘技术提供个性化Web信息服务展开了研究和探索。最终通过搜索引擎技术、数据挖掘技术和ASP、Basic、Java语言实现了个性化Web信息服务。

论文目录

• 内容提要
• 第1章 绪论
• 1.1 Web 信息服务
• 1.2 信息检索
• 1.3 Web 信息搜索
• 1.4 个性化Web 信息服务
• 第2章 搜索引擎
• 2.1 搜索引擎的产生和发展
• 2.2 搜索引擎的分类
• 2.3 搜索引擎的工作原理
• 2.3.1 信息发现和采集
• 2.3.2 信息加工
• 2.3.3 信息检索
• 2.3.4 用户接口
• 2.3.5 数据库
• 2.4 搜索引擎存在的问题和发展趋势
• 2.4.1 搜索引擎的评价标准
• 2.4.2 搜索引擎的不足
• 2.4.3 搜索引擎的发展趋势
• 第3章 数据挖掘
• 3.1 数据挖掘的产生背景
• 3.2 数据挖掘的特点
• 3.3 数据挖掘的分类
• 3.4 数据挖掘的关键技术
• 3.4.1 关联分析
• 3.4.2 分类分析
• 3.4.3 聚类分析
• 3.4.4 人工神经网络
• 3.4.5 决策树
• 3.5 数据挖掘的过程
• 第4章 个性化Web 信息服务的设计
• 4.1 个性化Web 信息服务的逻辑体系结构
• 4.2 个性化Web 信息服务的层次体系结构
• 4.2.1 层次体系结构
• 4.2.2 系统流程
• 4.3 系统各部分功能简介
• 4.3.1 用户接口子系统
• 4.3.2 查询优化子系统
• 4.3.3 系统优化维护子系统
• 4.3.4 搜索引擎子系统
• 4.3.5 个性化服务子系统
• 4.3.6 数据库子系统
• 4.4 用户接口子系统的设计
• 4.4.1 模块划分
• 4.4.2 高级查询参数设置
• 4.5 查询优化子系统的设计
• 4.5.1 查询优化子系统的模块划分
• 4.5.2 关键词扩充算法的选择
• 4.6 搜索引擎子系统的设计
• 4.6.1 系统工作流程
• 4.6.2 引擎调度算法
• 4.6.3 成员引擎的格式转化模板
• 4.6.4 元搜索引擎的配置参数
• 4.6.5 成员引擎信息数据模型的设计
• 4.6.6 合成处理的设计
• 4.7 个性化服务子系统的设计
• 4.7.1 子系统的模块划分和功能
• 4.7.2 数据获取模块的设计
• 4.7.3 预处理模块的设计
• 4.7.4 模式识别模块的算法选择
• 4.7.5 用户兴趣数据模型的设计
• 4.7.6 用户兴趣模型的更新
• 第5章 个性化Web 信息服务的实现
• 5.1 系统开发平台
• 5.2 系统实现
• 第6章 总结
• 6.1 工作总结
• 6.2 进一步的工作
• 参考文献
• 摘要
• Abstract
• 致谢