面向WEB的个性化语信息检索技术

第1篇 信息检索的研究背景和相关基础
　第1章 信息检索的研究目的和意义
　 1.1 解决信息超载与信息饥饿的矛盾
　 1.2 信息检索需要不确定性推理
　 1.3 适应个性化信息检索的需求
　 1.4 为检索评价提供新方法
　 1.5 基于语义的信息检索
　第2章 信息检索的研究现状
　 2.1 信息检索的发展历程
　 2.2 国外研究情况
　 2.3 国内研究情况
　 2.4 语义网信息检索现状
　第3章 信息检索模型概述
　 3.1 特征项与特征项的权重
　 3.2 布尔模型
　　3.3 向量模型
　 3.4 概率论模型
　 3.5 元搜索引擎
　 3.6 基于本体的检索模型
　第4章 常见的检索性能评价方法
　 4.1 引言
　 4.2 什么是检索评价
　 4.3 召回率和精确率
　 4.4 变化的召回率和精确率
　 4.5 召回率和精确率的复合评价
　第5章 语义Web和描述逻辑
　 5.1 语义Web
　 5.2 描述逻辑
　 5.3 语义Web与描述逻辑
　 5.4 小结
　第6章 云模型理论
　 6.1 云模型产生背景
　 6.2 云模型的基本概念
　 6.3 云数字特征的双重性
　 6.4 正向云发生器的实现算法
　 6.5 逆向云发生器的实现算法
　 6.6 云变换
　 6.7 定性概念的可还原性——云滴的生成
　 6.8 云模型的应用
第2篇 面向Web的个性化信息检索
　第7章 个性化信息检索框架及理论基础
　 7.1 引言
　 7.2 相关概念
　 7.3 个性化信息检索系统框架及检索过程
　 7.4 信息检索的关键技术
　 7.5 小结
　第8章 基于云的泛概念检索模型
　 8.1 引言
　 8.2 基于云的泛概念检索模型
　 8.3 小结
　第9章 检索评价和用户相关性判定
　 9.1 信息检索性能的云评价方法
　 9.2 信息检索性能的加权综合评价方法
　 9.3 信息检索性能的加权综合云评价方法
　 9.4 个性化信息检索系统的用户相关性判定
　 9.5 小结
　第10章 用户建模技术及兴趣挖掘
　 10.1 引言
　 10.2 用户兴趣模型
　 10.3 基于最大生成树的文档聚类在信息检索中的应用
　 10.4 小结
　第11章 查询相似度计算和查询后处理
　 11.1 引言
　 11.2 词语相似度的计算和相关性判断
　 11.3 基于熵原理的信息检索后处理算法
　 11.4 其他的后处理
　 11.5 小结
　第12章 基于J2EE的个性化信息检索系统架构
　 12.1 引言
　 12.2 个性化信息检索系统的用例分析
　 12.3 个性化信息检索系统框架
　 12.4 基于J2EE的个性化信息检索系统结构
　 12.5 设计与实现
第3篇 面向语义网的信息检索
　第13章 基于本体的语义信息检索模型
　 13.1 引言
　 13.2 信息检索模型的一般定义
　 13.3 SIRM-O：基于本体的语义信息检索模型
　 13.4 小结
　第14章 基于描述逻辑的知识库检索
　 14.1 引言
　 14.2 相关研究
　 14.3 基于Rolling-up技术的检索优化方法
　 14.4 基于断言图的知识库检索
　 14.5 小结
　第15章 描述逻辑ALC的不确定性扩展
　 15.1 引言
　 15.2 相关研究
　 15.3 研究基础——描述逻辑ALC
　 15.4 Cloud—ALC：描述逻辑ALC的云扩展
　 15.5 Cloud—ALC的性质
　 15.6 Cloud—ALC的推理
　 15.7 小结
　第16章 基于语义网的分布式信息检索系统
　 16.1 引言
　 16.2 D-IRSW检索系统模型
　 16.3 小结
附录一 云的正向生成器算法
附录二 云的逆向生成器算法
附录三 推荐阅读材料
参考文献
后记