第一节 中国学术期刊（网络版） 第二节 中文科技期刊数据库（维普资讯-中文期刊服务平台） 第三节 万方数据的中国学术期刊数据库 附 录 龙源期刊网

• 查询优化概述 • 相关反馈(relevance feedback) • 相关反馈概述 • Rocchio 相关反馈算法 • 隐式相关反馈 • 伪相关反馈 • 相关反馈的假设条件及评价方法 • 查询扩展(Query expansion)

• 概率基础知识 • 概率排序原理 • 二元假设检验与概率排序原理 • 概率排序的实现方式 • BIM模型 • 二值独立概率模型BIM • BIM排序函数的推导 • RSV的估算方法 • BM25模型

文本聚类（Text Clustering）  一般性聚类任务 聚类任务引出；应用背景；相似性度量；学科栈  文本聚类任务 聚类对象与文本特征 基于划分的方法（e.g., K-Means） 基于层次的方法 基于密度的方法（e.g., DBScan）  聚类效果评估

 背景、示例与应用  推荐系统要素  常用推荐方法 基于内容的推荐方法 基于标签的推荐方法 基于网络的推荐方法 基于上下文的推荐方法  推荐方法测试

应用与背景 语言模型 主题模型-隐语义分析与矩阵分解  Latent Semantic Indexing (LSA), SVD and MF 主题模型-概率隐语义分析  Probabilistic Latent Semantic Indexing (pLSA) 多项式分布、狄利克雷分布与共轭  Conjugate Prior, Dirichlet Distribution and Conjugate 主题模型-隐狄利克雷分布  Latent Dirichlet Allocation (LDA)

文本分类（Text Classification）  示例、定义与范畴  文档表示与特征选择  中文文本类别与层次分类结构（人工）  文本分类方法 分类流程 基于划分的方法（e.g., K近邻） 基于模型的方法（不细讲）  分类效果评估

语义网（Semantic Web）  语义网提出的背景  语义网概念与体系结构  XML与RDF格式 标记语言 可扩展标记语言（XML）  本体  语义网应用

如何建立词项词典？ 文档解析：格式？语言？编码方式？ 词条化：词条（Tokens）/词项（Terms） 停用词：停用词表？查表法 or 基于文档频率 词项归一化：等价类同义词扩展表 词形归并：am, are, is be 词干还原：去除单词两端词缀、Porter算法 如何实现倒排记录表？ • 跳表:跳表指针(位置、个数、更新问题） • 短语查询 • 二元词索引扩展的二元词索引：词性标注 • 位置信息索引邻近查询 • 增加倒排记录表 • 混合索引机制

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