基于自建模糊本体的智能信息检索研究

提出一种基于本体的信息检索模型,该模型将信息检索系统与从搜索的数据信息自动构建的本体相结合.使用在本模型中的本体有一般语义本体、领域知识和自动生成、构建的模糊概念层.主要研究基于本体的信息检索模型.描述处理过程及检索机制,并采用TREC的评价方法评估该模型,讨论应用不同类型本体的检索效果和影响.实验结果表明,提出的信息检索模型具有较好的检索效果.     

一种基于本体的信息检索方案

描述了一种基于本体的信息检索模型,通过构造领域本体来有效提高系统对自然语言文本的理解能力,具体介绍了查询模型中三个抽象层的设计及使用,最后利用聚合函数对查询结果进行合并与评价,使用户最终得到与检索要求内容匹配度较高的文档。     

结合本体的贝叶斯网络信息检索模型的研究与实现

针对信息检索模型检索性能的问题,将本体及本体语义相似度度量方法运用于基于贝叶斯网络的信息检索模型中,通过利用领域本体表达信息的规范性及本体语义推理的准确性对查询需求进行扩展,提高查询的性能。给出了信息检索模型和概念语义相似度计算及查询检索方法与过程,实验证明该方法在一定程度上能够提高检索系统的性能。     

基于本体的图书智能检索系统的模型研究

针对传统的基于关键字查询的信息检索系统存在的不足,文章提出了一种基于本体的图书检索系统模型的研究方法,提出了基于本体的图书智能检索系统的基础模型,介绍了一种本体归分导航器的原理并给出了系统简要的算法。实验证明,该智能检索系统能够检索到与关键字语义相关的信息,如同义、近义等关系,提高了传统图书检索系统的检索效率。     

基于本体的多Agent信息检索系统模型探析

传统的信息检索技术是基于关键字而不是基于内容的,它的查全率和查准率都有待提高. 本体具有通过概念之间的关系来表达概念语义的能力,将它引入信息检索系统能够提高检索的查全率和查准率,而智能Agent能给传统的信息检索系统带来智能化和个性化. 本文将两种技术相结合,提出了一种基于本体的多Agent信息检索系统模型,并给出了它的框架结构和功能设计.     

基于本体的教育资源语义检索系统研究

为提高信息检索的准确率和全面性, 在对语义检索技术和领域本体的构建进行充分研究的基础上, 在网络教育资源的检索工作中应用了本体语义的概念, 提出对用户输入的查询条件进行基于本体的查询扩展算法,设计实现了使用Lucene 对扩展后的查询条件进行检索的语义检索模型。实验结果表明, 该检索模型的综合查全率为81郾5%, 综合查准率为83郾1%, 这两项指标均优于传统的关键字检索方法。     

改进型IMO_CRM模型的研究

针对目前互联网用户习惯使用较为简单的关键字来进行信息检索的现状,文章对用户的检索关键字进行语义扩展,力求检索结果尽可能地满足用户的初衷.利用互信息与本体互补性,建立基于互信息和本体的协同检索模型（MO_CRM）.在MO_CRM模型的基础上,对相关的领域本体的修正与补充进行了更进一步的研究与讨论,得到改进型IMO_CRM模型,从而提高了信息检索的查全率与查准率.     

基于本体的图书检索系统的研究

针对传统图书检索系统只是基于关键字的检索,无法进行语义扩展,存在查全率和查准率不高的问题,将具有良好概念层次结构和对逻辑推理支持的本体引入到图书检索中,并设计了语义扩展算法和相似度算法,实现语义分析、语义扩展和相似度计算等功能,建立基于本体的图书信息检索的系统模型．结果表明,该系统能够在一定程度上增强检索系统的语义处理能力,改善传统检索系统的漏检、无效检索和检索结果过于无序和冗杂的缺点,使检索效率得到了改善．     

向量空间模型在藏文文本信息检索中的应用

基于向量空间的信息检索模型VSM,以其简洁直观、检索结果和排序效果良好等优点,在信息检索领域得到普遍的应用。文章结合藏文文本的特点,研究VSM在藏文文本信息检索中的应用方法。     

面向领域的语义排序与自适应热点算法

为了加强面向领域的搜索技术查询有效性与准确性,在证券领域本体的基础上对检索表达式进行扩展,使检索内容更加相关.对于初始检索集,根据本体进行面向语义排序,提高了检索结果集相关度.对面向证券领域的语义信息检索系统框架数据流与算法效率进行了分析,并对语义排序算法功能进行增强,得到自适应热点算法扩展,使系统可以在特定时间段内根据用户点击率反映阶段性关注热点.     

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Ontology的信息检索系统研究

为了减轻用户在检索信息过程中的负担,根据现有信息检索模型存在的问题,引入本体的概念,建立了一种基于本体的信息检索模型.该模型目标是根据浏览器的历史记录、用户浏览网页的浏览行为等,来更新用户兴趣模块,以不同用户的不同信息需求向用户推荐符合用户意图的信息,从而有效的提高信息检索的查全率和查准率.     

一种基于语义Web的信息检索模型研究

提出一种基于语义Web的信息检索模型,它能够实现准确高效的网络信息检索,克服传统信息检索的局限。介绍了语义Web、本体以及Lucene全文检索技术,详细阐述该模型的六大模块,其中在本体基础之上充分利用Jena查询和推理技术进行查询扩展,以及Lucene技术来建立索引和检索,改进排序算法使得返回结果更加满足用户需求。     

本体及其在智能信息检索系统中的应用

当前是一个信息资源爆炸性增长的时代,因而信息检索也就显得更为重要,然而基于字符串匹配的检索技术仅仅是语法层面的,通常不能满足用户的需要;语义web的提出和发展为实现基于语义的检索开辟了一条新的思路,把本体应用于信息检索中,设计并实现了一个智能药品信息检索系统.     

基于语义技术网络信息检索的研究

提出将Ontology融合到信息检索技术中,实现快速、准确的信息检索.实践证明,建立在语义web基础上的Ontology语义检索技术,比传统的检索提高了检索的准确率,缩小了搜索范围和减少冗余.通过仿真实验表明:基于本体库的语义信息检索效果良好.     

基于本体论的信息检索

 将本体论应用于信息检索,提出了基于本体论的信息检索模型.该模型支持用户查询的导引,并按领域分类有选择地返回查询信息.     

基于本体的信息检索模型研究

在传统的信息检索模型中，由于档逻辑视图和用户信息需求逻辑视图不能有效地代表档和用户信息需求，所以尽管根据逻辑视图的特点选取了合适的排序函数，但检索性能总是不能令人满意．提出基于本体的信息检索模型，使用较好的兼顾了知识表达能力和推理效率的描述逻辑来构建本体，利用tableau算法和只含有原子角色情况下个体间的等价关系分别生成概念集和个体集的商集，从而得到具有语义的索引项集合，利用这些具有语义的索引项来生成较好地反映档和用户信息需求语义的档逻辑视图和用户信息需求逻辑视图；由于逻辑视图能够有效地代表档和用户信息需求，再根据逻辑视图的特点选取合适的排序函数，从而可以使检索性能大大提高．     

基于Ontology的语义检索研究

针对传统的基于关键字检索系统存在的不足,以本体为依据,提出了一种新的智能检索模型。叙述了本体相关理论,分析了本体在语义检索中的应用,设计出一个基于语义检索的结构框架,指出了该智能检索中存在的问题。