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。     

基于Markov网络的结果重排技术

信息检索中通过网页链接信息提取文档内部关系进行搜索结果重排可以提升检索系统的性能。通过Markov网络来展现文档内部关系,该网络更直观地解释了文档间的语义相关性,利用这种文档内部语义关系计算文档重要性对检索结果进行重排。根据文档分布特征阐述了Markov文档网络的构造算法,讨论了Top-k及其相关文档的重要性评分算法,修正初始检索的文档评分。通过这种方式,既保持了文档图的查询相关性,又丰富了文档内部关系,扩大了重排序范围。实验表明,在多个标准文档集上基于Markov网络的结果重排技术对检索性能有较大的稳定提升。     

覆盖粒计算在信息检索模型中的应用

将广义覆盖粗糙集理论及其计算运用到信息检索模型.通过建立查询式和库中文档之间的联系的要点构造了基于覆盖粗糙集理论的的两类信息检索模型,并给出了一些相关的上、下近似算子扩展定义.     

基于本体的信息检索技术的研究

基于关键词处理的传统检索技术会在检索过程中遗漏大量与检索概念相关或同义的内容.针对这种情况,提出了一种基于本体的Web信息检索模型.该模型能够利用本体得到具有语义的索引项,并生成较好的文档逻辑视图和用户需求逻辑视图,从而可以使检索性能大大提高.     

基于互信息的粗糙集信息检索模型

在信息检索过程中，由于文档中存在大量的多义和近义现象，导致不确定性出现，这将影响检索的性能.为此采用基于互信息的粗糙集理论来处理这类不确定性问题.首先计算训练文档集中的词之间的互信息，对互信息做模糊聚类来构造词之间的等价关系，然后借助于该等价关系提出并实现了一个以粗糙集上下近似为基础的信息检索模型，通过实验的测试，该模型能够提高信息检索的效率.     

一种基于同义词词典的模糊查询扩展方法

在信息检索系统中,查询扩展是一种非常有效的改进检索性能的方法. 为此,提出一种基于同义词词典的模糊查询扩展方法. 该方法中的同义词词典是基于著名的语义词典WordNet中的同义词集合建立的,同义词之间的贴近度[0, 1]使用Tanimoto系数获得. 利用该词典,能够进行较好的查询扩展. 将该方法与向量空间模型结合应用于文本信息检索系统中,所构造的检索模型相当于一种简单的语义模型,并且可以根据阈值来控制查询扩展的程度. 所得试验结果表明,使用该查询扩展方法的信息检索系统较常规信息检索系统的检索性能有一定改善.     

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.     

一种基于分类的扩展向量空间信息检索模型研究与应用

为了提高信息检索系统检索性能,针对信息检索系统中普遍使用的向量空间模型(VSM)所固有的缺陷,提出一种新的基于分类和扩展向量空间模型CE-BVSM（Classifier and Expand-Based Vector Space Model）。该模型对传统的空间向量法进行了改进,引入分词技术、朴素贝叶斯分类器和专业词库,重新定义了资源特征向量和查询索引项的内容,参考关键词出现的频率及其在所描述的资源中所起的作用等因素来计算特征索引项和资源向量的权重值。在此基础上,又对查询索引项使用了基于专业词库的扩展策略。实验证明该模型使检索能够在相对精确的范围内进行,提高检索查准率和查全率,改善了信息检索系统的性能。     

XML文档索引研究

XML文档检索日益重要,如何对XML文档建立索引是XML文档信息检索研究的关键。文中设计了一种索引结构,在索引项中引入索引词权重,根据权重值为XML文档各结构单元建立索引项,并给出得到索引项的索引算法。实验证明索引结构和算法能够大大降低计算量和复杂度。