混合语义模型的产品知识文档检索

为解决产品知识文档检索过程中遇到的问题,提出一种基于混合语义模型的检索方法.该方法将传统的用户查询需求扩展为用户偏好、语境和用户查询混合而成的语义集合,并对知识文档和用户需求进行基于本体的模糊概念表达.对于知识文档,选择领域本体的叶节点来构造文本概念向量,根据概念在本体图中的深度、携带的信息量,及出现在文档与语料库中的频度来计算权重.同样采用本体表达知识语境与查询语义,建立用户偏好模型.针对检索模型的不同组成,阐述了相应的相似度计算方法,采用概念的语义距离计算用户当前语境和文档语境之间的相似度,用余弦法计算查询语义、用户偏好与文档的相似度.最后用实验验证了该方法的检索效果优于传统的向量空间方法.     

基于非负矩阵分解的隐含语义图像检索

提出了一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的隐含语义索引(Latent Semantic Indexing,LSI)模型用于图像检索.应用NMF训练算法构造了一个语义空间,将查询图像和原型图像都投影到该空间以获得语义特征,在此空间中进行相似性的度量并将距离最近的图像返回给用户.与已有两种检索模型的实验结果对比表明,所提出模型是有效的.     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一。鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1,…,Kwk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法。这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足。     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一.鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1.….K wk*Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法.这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足.     

信息检索技术中基于语义的扩展查询研究

用户查询与文档之间语义匹配但词法不匹配现象是影响信息检索效果的重要原因之一。鉴于语义检索受限于本体自身的质量,为了降低其对检索效果的影响,通过分析目前语义查询扩展的研究现状,在已有概念相似度计算算法研究基础上进行改进和融合,提出了一种基于本体的信息检索查询扩展方法,并主要对基于本体技术的概念相似度计算算法进行修正,得到了组合向量空间模型QCR(Q,Ci)=∑k=1,…,Kwk-Sim_Rel(qK,Ci),作为引入查询扩展后的查询结果相关度评价方法。这种方法中,通过建立本体模型并计算本体中概念间的语义相似度来确定扩展查询词,它可以根据用户输入的名称,检索出相关文档并由用户自由设置相似度阈值,并将普通主题检索与语义检索合并,在本体乏力时返回普通检索结果,这在一定程度上弥补了垂直检索系统发展的不足。
     

中文信息的潜在语义分析

潜在语义分析是一种基于潜概念索引的检索技术.文中首先综述了潜在语义分析的理论及方法,并且解释其数学意义;然后通过一个简单示例中文档间、词语间相关度的变化来说明潜在语义分析的作用;最后引入文档自检索矩阵的概念来检验潜在语义分析的检索效果.实验结果进一步说明了潜在语义分析在信息检索领域中有着重要的应用价值.     

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。     

面向证券领域的本体建模及资源检索框架

为了提高专业领域内信息检索的查准率，使检索结果在语义层面能够重新进行排序以去除非相关条目，利用语义Web中的本体技术和本体标准描述语言OWL建立了证券领域本体，并且基于证券领域本体提出了面向专业领域的信息资源检索系统IRS—SA，该系统有助于机构或者个人投资者获得及时有效的证券信息．系统接受输入检索关键词从而利用查询转化器自动构造或扩展用户查询，将自然语言查询转化为系统内部的格式后，使检索获得的结果按照本体中定义的概念及关系进行语义再排序，并将最后所得结果返回给用户，提高了文档语义相关性程度．     

低维显式语义空间下的语义关联度计算方法

语义关联度计算是数据科学中的一个关键性基础问题,在信息检索及自然语言处理等方面有着广泛的应用.针对ESA (Explicit Semantic Analysis)算法存在的局限性,提出一种显式语义特征选择算法,并构建低维语义空间.在此基础上,根据特征概念在Wikipedia中的映射信息,提出一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法.该方法解决了ESA算法在后续语义关联度计算过程中,因高维稀疏空间导致计算效果不够准确的问题.实验结果表明,与当前其他方法相比,该方法的计算结果在皮尔逊相关系数(P)及斯皮尔曼相关系数(S)上与人们的认知判断之间具有更好的一致性.     

基于PLSA方法的用户兴趣聚类

为了在个性化搜索过程中能够准确地挖掘到用户的潜在兴趣并进行相应的聚类分析,提出采用潜语义空间的Zipf分布的特性,并结合PLSA(概率潜在语义分析)来获取全文的语义.即先通过Zipf分布原理找到文档的潜在语义空间,在此空间中对用户的兴趣进行聚类,并建立用户兴趣描述文件(user profile),即建立用户兴趣层次树.实验表明,所提出聚类算法的聚类效果明显优于传统的VSM(向量空间模型)的聚类效果,同时,在著名的CTI数据集上的个性化推荐实验结果也充分说明基于潜在语义空间构建的用户兴趣描述与用户真实兴趣相符合.     

基于带权语义距离的网页预取方法

为了体现词条之间的关系,更好地为用户提供个性化服务,提出了在语义网络下对用户兴趣建模的思想. 根据用户的访问历史,利用知网建立基于概念关系的用户兴趣森林模型. 通过计算机链接描述文字的平均带权语义距离,预取用户将来可能访问的Web页. 基于带权语义距离的网页预取方法对用户兴趣进行归纳,用带权语义距离反映词与词之间的概念关系. 实验结果表明,此方法的命中率较高,漏取率较低,平均命中率可以达到61%左右.     

基于核独立成分分析的盲多用户检测算法

针对部分多用户检测算法需要对信道参数进行估计的缺点，提出了一种基于核独立成分分析的盲多用户检测算法．该算法根据源信号的不同分布情况，在重建核希尔伯特空间内选取不同的非线性函数作为对比函数，将信号从低维空间映射到高维空间．在高维空间，接收端利用已知信息，将目标用户扩频码作为解混矩阵的初始值，利用自适应方法进行迭代，有效地解决了盲信号分离的无序性，实现了目标用户信号的提取．仿真实验表明，该算法的误码率性能在用户数量增大和远近效应严重的情况下都远优于基于匹配滤波器的单用户检测器，与传统独立成分分析方法相比更具灵活性和鲁棒性．     

政府网站移动搜索的日志挖掘和个性化改进

 为充分利用移动搜索和政府网站的特点, 发挥Hadoop 处理大数据的优势, 设计开发了日志挖掘和个性化定制系统。利用Flume 和HDFS 实现了海量日志的汇总和存储, 为日志挖掘提供了数据源和调用接口;采用MapReduce 实现了对日志的高效分析, 利用搜索结果网页的标签和导航, 建立了网页向量空间模型和用户兴趣模型;根据用户兴趣模型, 使用聚类分析中的K-means算法将有相似兴趣的用户组成兴趣组;通过计算搜索结果网页到用户所在兴趣组的距离, 判断用户对该网页是否感兴趣, 据此调整搜索结果的排序, 实现个性化搜索和推送功能。     

基于差分进化算法的语义查询扩展技术

目的提高扩展词与用户查询在语义层面上的关联,解决歧义扩展问题。方法基于差分进化算法的语义查询扩展技术先利用领域本体提供的领域背景知识来获取候选扩展词集,然后通过分析用户日志来获取用户检索偏好信息,最后利用差分进化算法确定同用户检索意图最相符的扩展词集。结果比起前沿的局部上下文分析方法,基于差分进化算法的语义查询扩展技术能够确定更高质量的扩展词集。结论利用用户日志和本体中概念间的语义关系作为背景数据来过滤无关的扩展词可以有效提高后续语义扩展过程的效率,差分进化算法能够有效排除同用户检索意图无关的词集并确定高质量的扩展词集。     

电子档案管理系统的设计

为了更好地解决电子文件规范归档问题,基于.NET平台设计一种电子档案管理系统.该系统用System.Data.01eDb命名空间里的类,分为用户界面层、业务逻辑和数据访问层、数据库存储层.系统可以实现办公自动化(OA)系统,以及WORD、WPS电子公文,通过计算机自动提取、归档、管理,最终传送上报档案部门.     

基于元搜索引擎技术的科研项目信息服务系统

本文针对信息技术这一特定领域,提出了一个通过元搜索引擎向特定用户群体一高校教师提供科研项目信息服务的系统,使其可以使用基于关键词的检索、目录式检索以及信息推送服务。该系统通过元搜索引擎提供统一的访问服务,同时利用用户检索行为信息动态反馈其兴趣主题并调整文档聚类结果．因此可有效提高项目信息检索的查准和查全率,更好地帮助用户快速检索到所需的科研项目信息。     

加入时间因素的个性化信息过滤技术

提出一种加入时间因素的个性化信息过滤技术.在建立用户模型时,根据用户行为动态确定用户兴趣类别的数量并建立(调整)相应兴趣类别的特征向量.通过在表示用户兴趣类别的特征向量中添加时间因素,可以兼顾用户的短期和长期兴趣,跟踪用户的兴趣变迁.在信息过滤时,首先计算文档与用户兴趣类别的相似度,并根据时间参数调整最终得分.本系统每秒钟能学习文档267篇,为402篇文档评分;在召回率为70%时,精确率为57%.     

LBS中理想的移动台位置更新策略

位置服务（LBS）的许多应用需要记录用户的历史轨速，现有的LBS系统开销比较大，降低了系统的容量。针对这些缺点，提出了一种理想的移动台位王更新策略，通过把用户分成2类，并依据该分类生成了2个动态改变用户定位频率的算法，结合用户的运动状态和用户指定的触发定位距离以及最大定位间隔时间来改变用户定位频率，使得记录下来的用户历史轨迹更加准确，同时提高了移动台位置更新的灵活性。