Web 2.0自由的信息发布与组织方式令搜索时的意图间隙问题更加严重，也为搜索意图的有效理解带来了困难。作者注意到这一信息组织方式正常运行的基础是：用户对分类概念的语义存在着共识。
基于这一观察，《用于Web2.0搜索意图理解的共识语义分析关键技术》从分析概念的共识语义入手，通过融合分析标签系统中异构对象的统计语义，实现对标签的共识语义及个性化的共识语义进行建模。进一步的，针对搜索意图处理中对复杂意图处理所需要的概念粒度层次信息，研究概念语义层次的构建方法。在此基础之上，针对现有研究对搜索意图理解中用户行为分析上存在的不足，提出了基于多种行为联合分析的用户行为分析方法。

第1章 引言
1．1 研究背景
1．1．1 web 2．0与标签系统
1．1．2 标签系统的基本特征
1．1．3 基于标签的web信息处理
1．1．4 搜索意图理解
1．2 web 2．0环境下的搜索意图理解问题
1．3 本书的主要研究内容
1．4 本书的组织结构

第2章 基于异构对象统计语义模型的标签共识语义模型
2．1 引言
2．2 标签系统模型
2．2．1 基础与假设
2．2．2 模型描述
2．2．3 模型的解释
2．3 模型的参数估计
2．4 实验验证
2．4．1 实验设定
2．4．2 标签**
2．4．3 资源**
2．4．4 用户**
2．4．5 结果讨论
2．5 相关研究
2．6 本章小结

第3章 个性化的标签共识语义模型
3．1 引言
3．2 模型描述
3．3 模型的参数估计
3．4 模型的解释
3．5 实验验证
3．6 本章小结

第4章 分类概念的语义层次的构建方法
4．1 引言
4．2 相关研究
4．3 标签关系发现结果的层次语义关系分析与识别方法
4．3．1 标签语义关系发现结果的层次语义关系分析
4．3．2 标签关系的层次语义识别
4．4 基于语义流动分析的标签关系组合方法
4．5 实验
4．5．1 实验设定
4．5．2 标签关系识别效果分析
4．5．3 标签层次体系构建效果分析
4．6 本章小结

第5章 基于多种行为联合分析的用户搜索行为分析方法
5．1 引言
5．2 可分析行为事件
5．3 基于M5的多种行为联合分析方法
5．3．1 基于M5的用户行为模型
5．3．2 基于M5的用户行为分析方法
5．3．3 用户行为分析结果
5．4 实验评估
5．4．1 通用搜索引擎满意度分析
5．4．2 搜索任务类型对用户行为的影响
5．4．3 用户行为分析效果对比
5．5 相关研究
5．6 本章小结

第6章 结论

参考文献