基于科技文献引用关系扩展的信念网络模型

信念网络信息检索模型提供了一个可以组合不同证据的基本框架,通过组合证据可有效提高检索效果.科技文献之间的引用关系是一种有价值的信息.本文把这种引用关系量化为文献关注度和文献价值度,并将其作为证据扩展基本信念网络模型.考虑到文档内容证据、关注度和价值度对查询结果排序的影响不同,引入了2个系数α和β来调整3种证据在排序中的作用大小.实验通过样本训练确定了α和β的最优值,验证了扩展模型的有效性,并分析了扩展模型用and和or方式组合证据的优劣.     

一个基于信念网络的微博推荐模型

针对现有微博推荐方法或模型不便组合证据的不足,提出一种微博推荐新方法.将信念网络用于微博推荐,构建一个基本信念网络推荐模型,并在基本模型中融合用户交互微博证据,提出一个微博推荐扩展模型.模型中的节点表示微博、用户和兴趣特征词,有向弧表示节点之间的关系,通过计算用户与微博的覆盖程度来得到用户与待评估微博的相关度.在微博数据集上的实验结果表明:扩展模型较基本模型在F值上至少提高了约4.9%;与已有的推荐方法相比,新模型在组合证据提高推荐性能方面更有效.     

基于Dempster-Shafer理论的查询扩展模型

查询扩展是提高信息检索召回率的有效方法，已有许多研究者提出了诸多扩展方法，但大多数方法均是简单地把扩展的词添加到查询中．这样如若不加区分原查询词和扩充词，则扩展后的查询就可能偏离原查询的语义．该文基于Dempster-Shafer证据理论，提出了一个查询扩展的计算模型，该模型把原始查询项看作主证据，扩展项为原始查询项的辅助证据，为了能组合这两类证据，该文给出了两个带权重的Dempster-Shafer组合规则，实验表明该方法能有效地提高检索效率．     

基于Markov网络团的信息检索扩展模型

全局分析方法是一种常用而能有效改善信息检索效果的查询扩展方法。通过计算词间相似度构造M arkov网络模型;然后由此模型加强候选词集中的词相关性描述,并提取了在Markov网络中词间的团结构;通过在查询中加入查询词所在团中的其他候选词进行查询扩展。实验表明基于Markov网络团的信息检索模型的检索效果优于基于一般的相似性矩阵查询扩展的检索效果;基于团提取方法的查询扩展的检索效果优于普通的基于提取方法的查询扩展检索效果。     

贝叶斯网络在信息检索中的应用

贝叶斯网络是当今人工智能领域用于处理不确定性问题的主要方法之一,在过去十几年中已经以各种方式应用于信息检索领域.本文以信念网络模型为基础,介绍了该理论在信息检索中应用的基本方法,探讨了利用贝叶斯网络组合不同证据进行信息检索问题,最后分析了今后的研究热点.     

融合D-S证据理论的DBN电路故障诊断算法

针对传统电路故障诊断方法准确率不高的问题,提出深度信念网络(Deep belief network,DBN)与加权D-S证据理论相融合的故障诊断算法.利用DBN模型对两类证据体故障数据进行自适应特征提取,完成各故障模式的初步分类;基于初步分类结果获取证据体,对各故障模式的基本概率分配(Basic probability...     

基于Markov网络的信息检索扩展模型

为了解决信息检索性能较差的问题,查询扩展将索引项之间的关系以及文档之间的相似度引入到检索中,这个过程可以通过构造知识网络来进行.Markov网络是一种有效的知识关联图形表示方法,可以从实例数据训练获得.本研究提出并实现了基于Markov网络的信息检索扩展模型,通过对文档集的学习,构造了关于索引项和文档的Markov网络,将有利于检索的信息加入到检索中.实验表明,基于Markov网络的信息检索扩展模型优于BM25模型.     

基于Markov网络的检索模型

基于Markov网络的信息检索模型提出一种贝叶斯网络推广的检索模型，该模型利用词项在文档集中的共现信息来构造Markov网络，通过该索引项子Markov网络来加载附加查询证据源，计算文档与查询之间的相关性概率，由此概率进行文档排序. 实验结果表明,本文提出的Markov网络模型比其他传统的检索方法具有更优的检索性能.     

基于PageRank的Markov网络信息检索扩展模型

传统的查询扩展技术大都依据单个查询词的相关性来扩展查询词,忽略了查询词之间的相关性以及查询扩展词的不同重要程度,使得扩展效果不佳。针对此问题,提出了一种基于PageRank算法的查询扩展模型,该模型在Markov网络检索模型的基础上,从查询本身出发,将所有与查询相关的词组成Markov查询关联子网,在此子网上应用PageRank算法来计算候选扩展词的权重,由权重序来确定扩展词的选取,排名前列的扩展词进入检索阶段,消除噪音,提高检索效率。在标准数据集上的实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善检索效果。     

扩展布尔检索模型——Salton模型

介绍一种扩展的布尔检索模型－Ｓａｌｔｏｎ模型,该模型通过对标引词加进权值,将向量检索与布尔检索融为一体,利用矢量方法对扩展布尔检索进行讨论,得到一个计算相似度较好的式子,它在一定程度上克服布尔检索的某些缺点。     

Using the Dempster-Shafer Theory of Evidence to Rank Documents

Multi-source information can be utilized collaboratively to improve the performance of information retrieval. To make full use of the document and collection information, this paper introduces a new information retrieval model that relies on the Dempster-Shafer theory of evidence. Each query-document pair is taken as a piece of evidence for the relevance between a document and a query. The evidence is combined using Dempster’s rule of combination, and the belief committed to the relevance is obtained. Retrieved documents are then ranked according to the belief committed to the relevance. Several basic probability assignments are also proposed. Extensive experiments over the Text REtrieval Conference (TREC) test collection ClueWeb09 show that the proposed model provides performance similar to that of the Vector Space Model (VSM). Under certain probability assignments, the proposed model outperforms the VSM by 63% in terms of mean average precision.     

基于模糊神经网络和证据理论的瓦斯突出评判策略

针对影响煤矿瓦斯突出因素的不确定性和复杂的非线性关系,不能够利用经典的数学理论建立精确的预测模型,将模糊神经网络和D-S证据理论有机结合,提出了基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判策略.首先对传感器采集的待评判采掘面参数进行预处理,使用模糊神经网络得出第一步的融合结果,并将其进行归一化处理,归一化函数作为基本概率赋值函数,然后将归一化之后的数值作为基本概率分配值,再用D-S证据理论进行第二次数据融合,作出最终评判.实验结果表明,该方法具有良好的适应性并能得到准确性较高的评判结果.     

网络检索技术

介绍网络检索语言的发展趋势，分析目前主要的网络检索工具搜索引擎的种类、原理，从现有的检索方法出发，提出了网络检索工具的发展方向．其中包括检索系统的综合化与专业化发展、建立适应交叉学科的自动检索系统、搜索引擎的智能化、跨语言的检索系统、多媒体检索技术以及网络挖掘技术在网络检索中的应用．     

基于本体的网络问答式语义检索系统

从问句分析、信息检索和答案抽取3个环节介绍了基于本体的网络问答式语义检索系统的基本原理及技术方案,描绘了该项目的应用服务以及发展前景。     

复杂情境下的核电系统可靠性

为提高复杂情境下的核电系统可靠性,保证核电系统安全运行,采用证据网络(evidence network,EN)对核电不确定信息问题进行分析、建模、推理和评估,有效地处理和表达专家语言变量,同时解决非布尔逻辑关系和多状态变量的问题,建立核电系统可靠性模型.提出一种将语言数据转换成基本信度指派函数的方法,对于在故障树映射到证据网络中存在的非布尔逻辑关系,建立一种新的条件信度表,解决复杂情境下的核电系统可靠性问题.研究结果表明,实验结果符合预期,建立的可靠性模型对研究核电系统可靠性有一定的借鉴作用.     

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。     

网络环境下高职院校信息检索教育的思考

信息素质是素质教育的重要组成部分,也是网络信息时代对人才的基本要求。本文分析了在网络环境下高职院校信息检索教育的现状,阐述了高职院校开展信息检索教育的必要性,提出了加强高职院校信息检索教育的主要措施。     

DBN和GRU混合的Android恶意软件检测模型

针对Android平台恶意软件数量增长迅猛,种类日益增多的现状,提出了一种基于深度置信网络和门控循环单元网络混合的Android恶意软件检测模型。通过自动化提取Android应用软件的特征,包括权限等静态特征和应用运行时的动态特征进行训练,对Android恶意软件进行检测和分类。实验结果表明,混合了门控循环单元网络和深度置信网络的混合模型,在检测效果上优于传统的机器学习算法和深度置信网络模型。