搜索引擎个性化信息查询服务

提高搜索引擎检索结果的精度并向用户提供个性化信息查询服务已经成为搜索引擎技术的一个研究热点.搜索引擎个性化信息查询服务技术有Web挖掘技术、基于移动Agent的个性化信息服务技术等,介绍了基于Web挖掘的个性化技术的发展趋势.     

分类Cache库在Web查询系统中的应用

利用分类Cache库技术可以解决对已检索到的Web信息的再利用问题 ,通过使用分类Cache库 ,不但可以减少重复检索Web的次数 ,提高查询系统的效率 ,而且还可以对已检索到的Web信息实现基于语义的精确查询 ,提高系统的查询精确度 .重点介绍了Web查询系统中分类Cache库的构造、管理与维护     

Deep Web数据库集成技术的研究

针对基于查询接口集成的web集成技术复杂且面向领域这一现象,提出了一种非实时查询Deep Web数据库集成技术.该技术通过在被检索网站安装客户端数据源应用程序,获取所有被检索网站的Deep Web数据源连接信息、Deep Web异构数据库表结构信息以及Deep Web异构数据库表数据.其中表结构和表数据经集成系统解析后以统一的格式集成到本地数据库.实验结果表明,该集成技术可集成所有领域的Deep Web异构数据库,没有领域限制.由于是本地查询查询速度也较快,具有一定的可行性.     

基于XML的信息发布与检索模型

互联网应用广泛,Web上数据库信息发布和检索量迅速增加,而传统的数据模式不能满足Web的需求.为此,针对XML的优点,结合关系数据库的成熟技术,将XML数据模型映射到关系数据模型;此外,研究了存储策略及查询方式,提出了基于这种存储和查询方式下的Web信息发布和搜索模型.实践结果表明,该模型统一了存储和查询方式,实现了互联网上资源的统一,较好地解决了目前web检索结果准确性和相关性不高的问题.     

一种网络智能信息Agent--CIRs的设计

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“信息过载”和“信息迷向”现象．智能信息Agent是解决此问题的研究热点．设计并实现了一种以智能化、主动搜索为标志的互联网智能信息Agent-CIRs,从用户日常的行为中自动学习出用户兴趣模型,从而为用户提供个性化Web信息服务．     

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。     

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.     

基于Java的搜索引擎技术在Web信息挖掘中的应用

为了快速有效地从海量的网络信息中,抽取出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用,采用搜索引擎技术,借鉴Web挖掘技术解决用户检索网络信息的困难。同时探讨搜索引擎技术在网络信息挖掘方面的应用,重点研究网络爬行器技术,给出了Linux下Java语言实现简陋Web爬虫代码。研究结果表明对于搜索引擎而言,通过借鉴Web挖掘技术,可以提高查准率和查全率,改善检索结果的组织,增强检索用户的模式研究,从而使得检索效率得到改善。该成果对Web信息挖掘有一定参考价值。     

用Web浏览器查询工程信息资源

本文将向工程界的朋友们介绍一些使用Web浏览器查询信息的入门知识,以及一些国际互联网上有用的工程信息服务项目,并介绍了Web浏览器的操作方法和技巧、如何检索国内外工程期刊、文献、Internet工程信息资源及其对现代工程技术的影响三方面的内容。读者可以以此为起点,去发现和获取对自己有用的知识和信息。     

数字档案检索的查询扩展方法

数字档案检索的查询扩展方法以中文分词技术、查询扩展技术、信息聚类技术和数据挖掘技术等相关技术为依托,通过挖掘、整理构建相关词库,将其有机地融合到数字档案信息利用查询中实现查询扩展。查询扩展方法提供相关词检索,明确用户的查询需求,引导利用者根据自己的需求进行检索,使得利用者可以快速地获取自己需要的档案信息,提高数字档案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。     

基于模糊关联的交互式Web信息检索技术

交互式Web信息检索技术可根据用户反馈信息,调整和修正查询表达式,自动实现查询重构。在此提出一种基于模糊关联的交互式Web信息检索方法,试验结果表明,使用该方法实现查询表达式的重构,可较大幅度地提高Web信息检索系统的查准率。     

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。     

异构信息源集成技术

异构信息源集成技术提供统一接口,使各种基于因特网的应用能迅速、准确地提取所需信息,为用户屏蔽各种信息源的异构性.这种异构信息源的集成技术从传统的结构化的异构数据库扩大到半结构化的大量Web页面信息及无结构的信息.对集成技术的方法,如数据模型、Web信息、描述语言XML、主流软件开发技术及信息智能搜索、查询重写、查询分析等进行了分析,给出了半结构化异构信息源集成的系统架构,并指出该项技术未来发展趋势.     

基于语义Web的多功能情报信息自适应检索技术

为了解决传统依据关键字、概念和属性值等检索技术没有考虑不同主体中情报信息间的语义关系,无法提供令用户满意的情报检索结果问题,通过语义Web方法研究了多功能情报信息自适应检索技术。设计基于语义Web的多功能情报信息自适应检索模型,检索模型包括人机交互层、知识处理层以及知识存储层。在知识存储层建立本体语义模型。在知识处理层,从检索的多功能情报信息关键词中推断和其语义有关的概念,依据概念有关词汇对原始查询进行扩展,对语义相似度进行计算。在人机交互层,将用户反馈情况看作判断检索结果优劣的衡量因素,依据相似关键词获取相似结果集,按照反馈因子完成对所有相似结果的排序,把排序结果发送给用户,实现多功能情报信息自适应检索。结果表明,所提方法能够同时保证召回率与精度;排序误差率低;检索结果和用户查询结果最相符,检索结果准确,可令用户满意。可见所提方法检索性能强。     

基于本体的主题相关度算法研究

互联网上信息是海量的,并且还在快速的发展.面向主题的Web信息检索已成为当前研究的热点之一.将语义网技术同传统的信息检索技术相结合,给出一个利用本体判断主题相关度的判断算法,通过实验验证了算法的有效性.     

A Novel Personalized Web Search Model

A novel personalized Web search model is proposed. The new system, as a middleware between a user and a Web search engine, is set up on the client machine. It can learn a user＇s preference implicitly and then generate the user profile automatically. When the user inputs query keywords, the system can automatically generate a few personalized expansion words by computing the term-term associations according to the current user profile, and then these words together with the query keywords are submitted to a popular search engine such as Yahoo or Google. These expansion words help to express accurately the user＇s search intention. The new Web search model can make a common search engine personalized, that is, the search engine can return different search results to different users who input the same keywords. The experimental results show the feasibility and applicability of the presented work.     

基于多查询数据融合和正相关反馈的检索算法

为提高信息检索系统的性能，提出了一种多查询数据融合与正相关反馈相结合的检索算法．算法的核心思想是：利用基于向量表示的余弦相似度测度计算查询与文档之间的相似度，采用多查询数据融合技术将多个检索结果融合，以及从上一次检索结果中取出前M个相关文档和初始查询一起构成新的查询，将新查询提交给系统并继续下一次的检索，如此反复，直到获得满意的结果．实验结果表明，该算法相对于仅使用了多查询数据融合技术的算法和仅使用了正相关反馈技术的算法，其平均准确率分别提高42．6％和23．17%．     

一种高效通用WEB查询系统设计方法

针对当前WEB信息查询系统应用广泛且查询需求复杂的现状,论文给出构建可复用WEB信息查询系统的设计框架.在设计过程中,充分采用当前先进成熟的设计方法和技术,如XML、XSLT、Web Service、Enterprise Library等.此框架能实现异构数据查询、自动分析业务类型、统一的数据访问和共享查询条件界面及显示查询结果界面.在此基础上,开发人员通过简单配置和少量代码编写即可快速开发出满足客户需要的WEB信息查询系统.此框架复用度高,应用到查询系统中能提高开发效率,降低维护成本,而且构建的系统具有高扩展性和可移植性,极大地减少WEB查询系统的开发和维护工作.     

基于xml的DeepWeb信息自动抽取技术的研究

随着近年来Internet的飞速发展，Deepweb已成为网络信息资源的重要组成部分，用户通过查询接口在线访问其后端的Web数据库来动态的获取其中蕴含的海量信息。由于DeepWeb资源分布在各个De印web站点，具有异构、动态、数据量大等特点，使用起来较为不便，因此，面向Deep Web的数据集成系统便应运而生。本文对Deepweb数据集成系统中的数据抽取技术进行了研究，提出了基于xml的Deepweb数据自动抽取方法，并作了详细的技术分析与研究，它能够快速有效地抽取出DeepWeb资源，具有抽取准确度高，抽取粒度细等特点。