包邮Web用户查询日志挖掘与应用

前 言 iii上 篇 Web用户查询日志挖掘研究基础 12第1章 搜索引擎日志挖掘领域的论文合著网络分析 11.1 引言 11.2 数据准备 21.3 基本统计结果 31.4 合著网络的特征 41.5 科研合作团队 101.6 小结 11参考文献 12第2章 移动搜索研究的知识图谱分析 142.1 引言 142.2 数据分析方法与工具 142.3 数据获取与数据预处理 152.4 基本统计结果 162.5 基于关键词共现的知识图谱分析 162.6 基于作者合著的知识图谱分析 192.7 小结 22参考文献 22第3章 移动搜索用户行为研究进展 243.1 引言 243.2 移动搜索及其特点 243.3 移动搜索用户行为研究框架 263.4 移动搜索用户行为实证研究 303.5 小结 35参考文献 35第4章 Web搜索引擎日志挖掘研究框架 394.1 引言 394.2 数据集与数据预处理 404.3 挖掘的主要内容及其结果 434.4 应用于系统性能的改善 474.5 小结 50参考文献 51中 篇 基于Web用户查询日志的实证研究 55第5章 搜索引擎用户访问量模型 575.1 引言 575.2 用户查询与点击日志 585.3 基于小波的异常访问检测 595.4 时间序列的潜周期模型 615.5 用户访问量模型 635.6 小结 66参考文献 67第6章 中文搜索引擎用户日志分析 686.1 引言 686.2 数据准备 696.3 用户的查询与点击行为分析 706.4 不同查询串、用户量和URL数量的特征 756.5 小结 76参考文献 77第7章 多任务中文Web查询分析 787.1 引言 787.2 数据集与实验设计 797.3 实验结果 807.4 讨论 837.5 小结 84参考文献: 84第8章 搜索引擎用户点击行为分析 868.1 引言 868.2 用户点击日志 878.3 用户点击URL的特征分析 888.4 点击URL的局部性与自相似性分析 948.5 确定相关查询列表 978.6 小结 100参考文献 100第9章 中文Web查询演化的主要趋势 1029.1 引言 1029.2 数据集 1039.3 实验设计 1059.4 实验结果与分析 1069.5 小结 112参考文献 113第10章 高校用户学术期刊数据库检索行为研究 11510.1 引言 11510.2 数据来源和基本统计 11510.3 高校用户的检索策略总体分析 11710.4 高校用户的检索行为的深度分析 12010.5 高校用户学术检索策略的影响因素模型 12310.6 小结 125参考文献 126第11章 基于用户日志的移动搜索行为分析 12711.1 引言 12711.2 数据集和数据预处理 12811.3 基本统计结果与分析 12811.4 我国移动搜索用户的行为特征 13211.5 小结 132下 篇 基于Web用户查询日志的应用研究 135第12章 利用支持向量回归确定相关Web查询 13612.1 引言 13612.2 相关研究工作 13612.3 相关查询的性质与支持向量回归 13712.4 训练数据与实验结果 14012.5 小结 142参考文献 143第13章 基于用户日志进行查询推荐的方法及系统 14513.1 引言 14513.2 查询推荐算法 14613.3 推荐实施步骤 15313.4 小结 160参考文献 160第14章 基于Web用户查询日志的网络舆情监测 16114.1 引言 16114.2 网络舆情监测实例 16214.3 用户查询与社会事件的关系 16414.4 小结 168参考文献 168附录1. Web搜索引擎日志挖掘示例系统的构建 170附录2.《2013年中国网民搜索行为研究报告》摘要 180