信息检索中相关性研究

文分析了信息检索中相关性的概念，探讨了相关性的影响因素，即信息源、检索系统、用户、时间与环境，最后得出了相关性对建立信息检索系统的一些启示.     

检索相关性及其提高路径

阐述并分析了信息检索相关性的内涵和影响相关性的因素,归纳了相关性研究的状况,指出当今信息环境下提高检索系统相关性的具体路径.     

基于向量的相似度计算方案

在网络信息检索中,基于文档向量空间的分类、聚类、排序与相关性反馈需要计算相似度。本文就基于向量的相似度计算方案进行探讨,并论述了相似度在文档分类、聚类、排序与相关性反馈中的应用。     

基于相关性约束矩阵分解的多标签分类方法

多标签分类是一项重要且具有挑战性的任务，对于场景分类、信息检索和网页挖掘等领域有重要意义.近年来，研究者倾向于挖掘并利用标签相关性以及实例相关性来提升多标签分类的性能，其中利用这类相关性来解决多标签分类中的标签缺失问题一直是机器学习领域的热门研究点，但现有的方法都忽略了标签和实例之间的相关性.针对标签完整和标签缺失的情况，基于矩阵分解的方式分解得到实例和标签的特征表示矩阵，在利用标签相关性和实例相关性建立正则约束的同时，首次建立实例和标签特征表示间的相关性并用以建立正则约束，进而提升算法性能.在三个真实数据集上对提出的算法进行性能验证，实验结果表明，该算法和对比算法相比，获得了最高的预测精度.     

词语相关性的原理和文字工作中的实际应用

词语相关性是在语法逻辑基础上的词语相互匹配的频度,该相关性可以作为文字勘误的来源考证、信息检索以及机器语言学习的要素或工具。为现代文字出版工作提供巨大的便利,该文着眼于将词语相关性的理论性知识浅显地介绍给读者。     

文本信息检索的代数模型综述

为了比较各类模型的性能,研究进一步改进文本信息检索各类模型的可能方法,综合已有的试验和研究报告,概述了文本信息检索模型中一类模型——代数模型概念和研究现状,并分析了目前文本信息检索的相关性、相似度、召回率、准确率等概念。结果表明,这几个模型尽管来源于神经网络、向量空间等不同的思想,广义向量空间模型、潜在语义标引模型的计算复杂度比向量空间模型高,但此类模型依据评测在准确率和召回率上相近,经典向量空间模型相对而言,有简单、复杂度低和可作为检索框架,而不仅仅是检索模型的特点。为便于研究者研究、改进、评测信息检索的代数模型,评价了权威的TREC(The Text Retrieval Conference)和两个代表性的研究系统Smart和Lemur。     

文本信息检索的代数模型综述

为了比较各模型的性能，研究进一步改进文本信息检索各类模型的可能方法，综合已有的试验及发表的研究报告，概述文本信息检索模型中一类模型——代数模型概念和研究现状，并分析了目前文本信息检索的相关性、相似度、召回率、准确率等概念。结果表明，这几个模型尽管来源于神经网络、向量空间等不同的思想，广义向量空间模型、潜在语义标引模型的计算复杂度比向量空间模型高，但此类模型依据评测在准确率和召回率上相近，经典向量空间模型相对而言，有简单、复杂度低和可作为检索框架，而不仅仅是检索模型的特点。为便于研究者研究、改进、评测信息检索的代数模型，介绍并评价了权威的TREC（The Text Retrieval Conference）和两个代表性的研究系统smart和lemur。     

机械行业市场需求与成本价格相关性分析

相关性分析是应用极为广泛的方法.相关性度量,包括线性相关系数和和谐性相关性度量是传统方法.Copula 理论是一种新兴的、在金融研究中获得迅速发展的工具.基于以上工具,分析国民经济的支柱产业--机械行业市场需求和成本价格,指出两者之间具有一定的负相关性;而且Copula函数为进一步分析提供丰富的信息.     

基于词序列拼积木模型的图像句子标注研究

用句子标注图像,建立图像与文本间的跨媒体关联,以提升信息检索准确率,改善用户检索交互体验.利用KDES模型抽取图像特征,在多核学习模型中融合出MK-KDES特征,准确刻画图像视觉特性;设计自然语言生成模型:词序列拼积木,评估单词与图像内容的相关性,优选单词,并根据单词间的语义相关性与句法模式约束,将单词组合成N元词序列;把N元词序列输入模板生成句子.结果表明:MK-KDES-1特征聚焦于图像的纹理及形状视觉特性,它是改善句子BLEU-1评分的关键;而单词间的语义相关性与句法模式约束是提升句子BLEU-2评分的重要前提.      

基于相关性排序改进的ALCA算法

XML已经广泛的应用于多个领域。基于关键字检索的搜索引擎在商业上获得了巨大的成功。基于相关性进行XML信息检索,将相关性高的结果排在靠前的位置,直接关系到检索质量和用户的满意度。现有的ALCA算法效率较高,但未基于相关性对结果进行排序。在该算法的基础上增加相关性排序方法,先按根结点中是否包含关键字将所有结果分成相关性不同的两个等级,然后再分别对两个等级的结果排序。结果片段与用户信息需求的相关性是由其中的元素、属性和文本结点的总贡献决定的。实验结果表明改进后的算法取得了较好的排序有效性。     

Collaborative Filtering Algorithms Based on Kendall Correlation in Recommender Systems

In this work, Kendall correlation based collaborative filtering algorithms for the recommender systems are proposed. The Kendall correlation method is used to measure the correlation amongst users by means of considering the relative order of the users＇ ratings. Kendall based algorithm is based upon a more general model and thus could be more widely applied in e-commerce. Another discovery of this work is that the consideration of only positive correlated neighbors in prediction, in both Pearson and Kendall algorithms, achieves higher accuracy than the consideration of all neighbors, with only a small loss of coverage.     

局部阴影条件下基于梯度直方图的模糊相关图像检索

在局部阴影条件下对图像进行检索会受到多种因素的干扰,影响检索结果的可靠性。针对局部阴影条件,提出一种基于梯度直方图的模糊相关图像检索方法,采用ICA降噪方法对局部阴影条件下的图像进行降噪处理,依据频域对图像进行增强处理。通过Sobel算子提取图像边缘,求出水平方向与垂直方向的亮度差分相近值,确定出每个方向关键边缘像素的数量,建立图像边缘梯度直方图。依据梯度直方图,通过斯皮尔曼等级相关系数求出检索图像与图像库内模糊相关图像的相关系数,确定出图像间的相近度,将相近度最高的图像看作模糊相关图像检索结果。经实验验证,所提方法检索效果好,检索性能高。     

基于连续肯德尔相关系数学习相似度函数的图像检索方法

提出了一种基于连续肯德尔相关系数学习图像间相似度函数和运用学习的相似度函数进行图像检索的方法.通过对500幅图像所组成的图像数据库以及和其他传统相似度函数学习方法在图像检索中检索效果的比较实验可以得出:该方法的图像检索效果要优于其他相比较的传统方法.     

图书情报检索语言与档案检索语言之比较

检索语言是检索系统的重要组成部分,在检索系统中起着语言保证的作用,是沟通信息的存贮和检索两个过程,标引人员和检索人员双方思想的桥梁。在不同的领域有着不同的检索语言,而图书情报检索语言和档案检索语言是两种重要的检索语言,通过比较两者之间的相关性及差异,进一步探索检索语言,以此促进两者的协调发展。     

融合多级语义特征的双通道GAN事件检测方法

目前事件检测方法往往将句中事件视为独立个体,忽视了句子或文档内事件间的相关关系,且某些触发词在不同语境下可能触发不同事件,而多种语境下训练的词向量会引入与当前语境无语义关联的噪声.针对此问题,本文提出一种融合多级语义特征的双通道GAN事件检测方法,使用多级门限注意力机制获取句子级和文档级事件间的语义相关性,并利用双通道GAN及其自调节学习能力减轻噪声信息的影响,进而提高事件特征表示的准确性.在公开数据ACE2005英文语料上进行实验,F₁值达到了77%,结果表明该方法能够有效获取事件间的语义相关性,并提高语境判定的准确性.      

The correlation of multi-channel thermal infrared remote sensing information and its effect on retrieval of land surface temperature

The informational correlation among seven thermal infrared channels of MODIS is simulated. Results show that they have high correlation coefficient, which becomes one of the main obstacles to raise accuracy of LST retrieved by the remote sensing method. By means of principal component analysis we have proven 14 independent equations for retrieval of LST at most having five independent informative components, if seven bands are chosen for retrieval of LST, only three independent informative components exist. Therefore the property of retrieval of LST belongs to the underdetermined inverse problem. We cannot expect to get a stable and high accurate LST retrieved by various currently used remote sensing methods based on determined equations. From now on it is a main research topic to retrieve LST by underdetermined equations.     

基于多视角对称非负矩阵分解的跨模态信息检索方法

针对跨模态信息检索的策略和核心问题,从提升检索性能的角度,分析了多视角对称非负矩阵分解方法用于跨模态检索的优势,提出了一种新的基于对称非负矩阵分解的跨模态检索框架。首先在Wikipedia、Pascal公开数据集上习得一致的子空间表示;然后基于该子空间,设计了一种实时样本在子空间中的投影方法。与典型相关分析、语义匹配和偏最小二乘回归相比,在MAP和PR曲线这2个指标上,本文所提出的方法具有最优的性能表现,表明了该方法应用于跨模态信息检索任务中的潜力。     

基于流形排序的电网截面数据检索

随着电力系统信息化的发展,电网数据具有数量大、类型多、维度高的特点。针对在数据检索时多维度查询效率不高,检索结果无法多维度整体匹配的问题,提出一种基于流形排序的电网截面数据检索方法;该方法将电网截面数据描述成多维向量空间中的对应点,创建加权图模型。通过考虑数据的整体近似流形结构来获得检索结果,使之与源查询之间具有较高的相关性;使用置信传播分配排序分数,提高了检索结果的准确性,有效避免相关性度量对高维数据查询处理的不足。     

基于FCM和CBR-GRA双重检索的应急救援物质需求预测

运用多项数据分析及推理技术提高物资需求预测速度及可靠性.首先利用历史案例信息求救援案例指标权重;之后建立模糊聚类(FCM)及案例检索相结合的算法,案例检索采用CBR-GRA双重检索技术,在得到相似度向量与灰色关联度向量之后,再次应用灰色关联分析求取案例相似-关联度向量,从而保证可靠案例检索;最后建立救援物质需求模型.经实例验证可知:案例聚类实现数据初步筛选,提升了检索速度,2种检索方法融合,提升了检索可靠性.     

模糊相关及其应用研究

讨论了模糊相关的理论基础，指出了模糊相关与经典相关、极性相关之间的关系；并讨论了模糊相关器ＮＬＸ１１２的实际应用问题．