网络环境下的信息加工与查准率和查全率

本文主要阐述信息检索中衡量检索质量的一对矛盾体——查准率和查全率以及确定查准率和查全率的一些方法,用一些图表进行说明。同时论述了信息加工的质量对查准率和查全率有至关重要的影响。     

网络环境下的信息加工与查准率和查全率

本文主要阐述信息检索中衡量检索质量的一对矛盾体——查准率和查全率以及确定查准率和查全率的一些方法,用一些图表进行说明。同时论述了信息加工的质量对查准率和查全率有至关重要的影响。     

文本分类的性能评估指标

在信息检索领域,查全率与查准率是一对相互制约的指标.为了研究文本分类领域查全率和查准率的关系,在此从理论和实验两方面分析查全率及测试集对查准率的影响.理论分析与实验结果一致得出,在文本分类中查全率和查准率是两个一致的指标.另外,在查全率确定的情况下,测试集中各类别文档比例的变化也会导致查准率的变化.     

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。     

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NMF的潜在语义模型在文本检索中的应用

提出基于NMF潜在语义模型的中文文本信息检索方法。此方法利用NMF提取潜在语义，然后将文本表示成潜在语义的组合，并通过反馈得到的同义词、多义词进行查询扩展，提高检索查准率和查全率，从而解决了简单匹配方法中词的同义与多义带来的问题。与基于SVD潜在语义模型的中文文本信息检索方法相比，NMF方法具有查准率和查全率高、存储开销少、计算速度快、可解释性强等特点。     

Web信息检索问题及算法改进研究

随着Internet上的信息量急剧增加,如何快速、准确地从浩瀚的信息资源中寻找到所需信息已经成为Web信息挖掘的一大难题,形成了所谓的Rich Data-Poor Information问题.文章分析了传统信息检索与挖掘存在的问题,说明基于智能的个性化信息检索的实现,并提供了智能个性化信息检索的模型,以解决查全率和查准率的矛盾问题.     

Web环境下产品信息检索策略

Web上分布大量的动态信息,高效快速检索,达到高查准率、查全率,就需要在检索过程中制定科学合理的信息检索策略,以控制检索过程.     

基于语义的信息检索的查询扩展模型

针对目前信息检索存在的不足,把概念图和知网结合起来进行相似度的计算并进行信息检索的查询扩展,提出基于语义的信息检索模型的查询扩展方法,通过把自然语言形式化,以概念图的形式实现语义检索,充分提高查全率和查准率．     

科技查新中查全率与查准率的辨析

查全率和查准率是评价文献检索效果的两项重要指标,通过对影响查全率和查准率的因素分析,探讨了查新对查全率和查准率的要求,指出查新中应注重查全率且保证查准率。     

科技查新中提高查全率的方法探析

分析了科技查新中影响查全率的一些常见因素,从检索途径、检索策略和数据库选择等角度出发,探讨了提高查全率的方法。     

浅谈网上检索美国专利的方法和技巧

以公告专利为例，介绍了用快速检索、高级检索和专利号检索3种检索方式检索美国专利的具体方法，为提高检索美国专利的查全率和查准率，提供了一些检索技巧。     

提高科技文献查全率的几项措施

介绍了几种提高文献信息查全率的有效措施，包括深入分析研究检索课题、准确全面选择文献数据库、正确恰当使用检索标志与合理运用检索技术。     

一种基于Web的信息检索策略及实现

分析了网上信息检索的过程及策略,针对信息准率、查全率的要求,提出了一种适合于某个Web站点上信息检索的改进策略,并根据该策略给出了一个网页全文信息检索实例。     

提高高校科技查新文献保障率的研究

文献资源的全面性是影响科技查新质量的重要因素之一。基于科技查新文献资源的需求特征,论述了高校科技查新文献资源的保障现状,并对提高高校科技查新文献资源保障率提出了几点建议。     

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。     

基于本体的文献检索研究

为了用户方便快速地进行文献检索,将本体引人文献检索,设计实现了一种基于领域本体的文献检索系统.利用本体中概念与概念之间的关系对用户的查询请求进行语义推理,全面而准确地返回查询结果.实验表明,基于本体的文献检索比传统的文献检索在查全率、查准率及语义相关率上都有较大提高.     

基于有向图模型的多模态新闻图像检索研究

不同模态特征描述网络新闻数据各具优势。为充分利用不同模态特征的优点,提高网络新闻图像检索准确率,提出了一种基于有向图理论模型的多模态特征融合检索方法。首先对新闻图像进行预处理,提升新闻图像兴趣点对比度,之后对新闻文本提取关键词,然后对新闻图像进行场景辨别,结合图像人物特征,将文本、场景、人物特征依据有向图理论模型进行融合,形成基于有向图理论模型的多模态融合检索。在10万条新闻数据上测试,实验结果表明,本文提出的方法检索准确率达到了69%,查全率达到70%,效果提升了5%。     

一种改进的基于颜色直方图的图像检索算法

使用颜色直方图进行图像检索是图像检索的常用方法,但是传统颜色直方图检索容易丢失空间信息,从而影响图像检索的查全率和查准率.针对这一问题,提出一种改进算法,该算法首先进行图像分块,然后通过对各分块颜色直方图加权的方法进行检索.实验证明,该算法可以提高图像检索结果的查全率和查准率.