基于Ontology的Web信息检索方法

分析了传统检索技术中存在的问题,即基于关键字的检索忽视了关键字本身所包含的语义信息,导致较低的查全率和查准率。将Ontology应用于信息检索系统改善这种状况,提出了基于Ontology的Web信息检索模型,给出了基于此模型的Web信息检索流程。     

基于Agent的个性化智能Web信息检索

介绍了Web信息检索的定义,并对web信息检索的原理、技术进行分析,针对存在的问题,结合智能Agent技术、神经网络、最好优先算法、信息过滤、相关反馈等多种算法,提出了一个基于Agent的个性化智能Web信息检索系统模型。     

基于多代理的Web智能信息检索研究

介绍了Agent系统的概念和特性,论述了应用多Agent进行Web智能信息检索的理论,提出了一种基于多Agent的Web信息检索体系结构。该结构是由用户接口主体,任务主体以及信息主体组成。将该结构应用到Web3信息检索中,可以提高信息服务的质量和程度。     

Web信息查询研究进展

Web上大量、分布、动态的信息,造成了用户在查询Web上的信息时产生的"信息过载”和"信息迷向”现象.Web信息检索与查询是目前的研究热点,本文分析和比较现有Web信息检索和查询语言技术的发展现状,介绍了基于人工智能领域中机器学习方法的Web信息检索和查询以及信息抽取技术的研究,以供研究者参考.     

一种启发式Web信息检索方法

针对目前Web信息庞杂无序和半结构化特征所带来的信息检索质量低下的问题,在基于查询意图分类研究的基础上,提出了一种结合定题检索的启发式Web信息检索方法;在该方法中,Web信息检索采用一次预处理两次检索机制,根据该机制设计了Web信息检索模型,详细讨论了该模型的设计思想、关键技术和算法描述;通过仿真实验对该方法进行了测试和分析,测试结果表明该方法能够有效提高信息检索性能,在一定程度上满足用户个性化的查询需求。     

Web信息检索技术的探讨

随着互联网技术的蓬勃发展,基于Web的信息成指数增长,如何在海量信息中获取自己真正需要的信息成为巨大挑战。因此,基于Web信息检索技术随之孕育产生。详细介绍了基于文本的和基于图像的检索技术,并对几种传统的文本检索模型进行了对比,指出了它们各自研究的焦点。     

基于语义Web的智能信息检索模型

针对传统基于关键字的信息检索系统查全率和查准率都不高的缺点,提出了一种基于语义Web的智能信息检索模型,此模型在语义Web的环境下,利用本体技术,将最初的检索词通过查询扩展模块得到更完善的检索词集,然后利用扩展的检索词集进行检索。将基于关键字匹配的信息检索系统提升为基于本体知识库扩展查询的智能检索系统,从而提高了查全率与查准率,满足了人们对信息检索系统的要求。最后给出了模型的一种实施方案。     

网页文档内容与格式识别的研究与实现

1 前言 随着万维网（World Wide Web）在国际互连网上的推广，文本信息数量日益增加，交换日益频繁，这就需要一个高效率的信息检索系统。目前，在Internet上有数百万个Web服务器日夜不停地向人们提供着各式各样的信息服务。现有的著名搜索引擎，如Yahoo!，Looksmart等，都是利用人工分类方法将网络信息分类，将检索后的结果存入数据库。因此，研究高效率的信息检索系统得到了一些学者的重视。     

基于移动Agent技术的网络信息检索研究

移动Agent技术的诞生和发展是分布式人工智能技术和网络技术发展的必然结果.基于移动Agent技术的网络信息检索方法改进了传统网络检索的一些局限性问题,如网络流量大、浪费网络资源、检索效率低等,因而明显提高了网络信息的检索效率.论述了Agent及其移动Agent的基本理论,并提出了移动Agent技术应用于信息检索的方法及移动Agent技术在网络信息检索中的具体运用.     

基于本体的信息检索系统模型

针对基于关键字的传统查询方法存在的不足,提出一种面向语义查询的信息检索模型.该模型将信息检索方法与语义Web技术相结合,通过基于本体的知识库实现用户对文档库的语义查询;同时,综合考虑语义检索和关键字检索两种情况,提出一种相似度计算方法,有效地满足了用户对Web信息资源的要求,并为以后的语义检索研究奠定了理论基础.     

数据库技术与Web结合实现网上商品信息的采集

从海量的、异质的Web资源中获取信息的技术正在成为当今网络技术的研究重点之一，这里实现了基于数据库技术与Web结合的网上商品信息的采集系统。首先介绍了3种Web数据库的设计技术，合理地选用了Web和数据库的结合方法，这些方法是WWW信息服务技术和分布式数据库技术发展的大势所趋。还叙述了商品信息的分析处理的过程。实现商品的检索和信息采集，这对电子商务各个领域都是很有意义的。最后提出了将要研究的方向。     

Deep Web站点分类研究进展

如何高效、准确地组织和检索Deep Web蕴含的高质量信息已经成为未来Web挖掘和数据库领域面临的一项崭新课题和挑战,而Deep Web分类则是Deep Web信息检索的基础.该论文综合论述了Deep Web信息集成的研究概况,重点分析了结构化Deep Web分类的主要方法和存在的主要问题,并且讨论了解决这些问题的可能方法;最后对未来工作进行展望.     

A Survey of Web Information System and Applications

The fourth international conference on Web information systems and applications （WISA 2007） has received 409 submissions and has accepted 37 papers for publication in this issue. The papers cover broad research areas, including Web mining and data warehouse, Deep Web and Web integration, P2P networks, text processing and information retrieval, as well as Web Services and Web infrastructure. After briefly introducing the WISA conference, the survey outlines the current activities and future trends concerning Web information systems and applications based on the papers accepted for publication.     

Automatic Question Answering from Web Documents

A passage retrieval strategy for web-based question answering （QA） systems is proposed in our QA system. It firstly analyzes the question based on semantic patterns to obtain its syntactic and semantic information and then form initial queries. The queries are used to retrieve documents from the World Wide Web （WWW） using the Google search engine. The queries are then rewritten to form queries for passage retrieval in order to improve the precision. The relations between keywords in the question are employed in our query rewrite method. The experimental result on the question set of the TREC-2003 passage task shows that our system performs well for factoid questions.     

基于Web数据挖掘的数字图书馆个性化信息服务

阐述了Web数据挖掘技术的有关问题,论述了Web数据挖掘在个性化信息服务中的作用．提出了基于一个Web数据挖掘的个性化信息服务体系结构,     

Web挖掘及其在电子商务中的应用

作为一种崭新的信息处理技术,Web挖掘受到了人们极大的关注。电子商务是一种新型的现代商务模式,如何将Web挖掘应用于电子商务,来有效地处理信息,成为企业共同关注的问题。Web挖掘是应用数据挖掘的方法通过对Web页面内容、页面之间的结构、用户访问的信息等各种数据进行分析和挖掘发现潜在的、有用的知识的过程,帮助决策者更加准确地获得商品的销售信息和客户信息,使客户在短时间内完成商品的浏览、搜索以及订购。本文着重阐述了Web挖掘技术及其在电子商务领域中的应用。     

Web企业信息数据挖掘的研究与设计

Web企业信息挖掘是Web数据挖掘的一个具体应用,主要针对用户所关心的大量企业信息进行数据挖掘的过程。对Web企业信息数据挖掘进行可行性研究,并提出了一种高效准确的实验设计方案。     

现代远程教育个性化Web挖掘研究

从Web上异质的、非结构化的数据中发现有用的知识或者模式是目前数据挖掘研究中的一个重要内容。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。介绍了Web挖掘基本情况,在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。重点介绍了网页聚类算法,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。提出了一个基于Web挖掘的智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。     

Web数据挖掘技术初探

Web数据挖掘是目前信息技术中的研究热点,它是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果。讨论Web数据挖掘技术中各种类型的Web数据挖掘的基本过程以及它们所使用的一些相关技术,分析Web数据挖掘的特点及面临的挑战.