基于语义网的数字图书馆信息检索模型研究

介绍了语义网的相关知识,针对数字图书馆信息检索效率不高的问题,在现有数字图书馆信息检索模型的基础上,提出一种新型的基于语义网的数字图书馆信息检索模型,详细论述了该模型的3个主要模块及其各自功能。通过采用语义网技术,解决了在传统的基于关键字的信息检索中只能从句法上对关键字进行分析,而无法根据信息资源中的语义关系进行检索的问题。     

一种基于语义网的数字图书馆智能检索模型

提出基于语义网技术的数字图书馆智能检索模型, 该模型以数字图书馆领域本体为基础, 采用双层本体结构, 通过本体映射和本体推理等技术实现了分布式和异质的数字图书馆的智能检索功能. 该模型可以实现数字图书馆语义级的资源共享和智能化的信息检索, 具有较高的查准率和良好的可伸缩性. 该模型提供了一种建设知识化和智能化数字图书馆的方法.     

基于领域本体的个性化文本信息检索

为了解决传统检索技术无法为用户提供个性化服务和检索效率低的问题,提出了一种基于领域本体的个性化文本信息检索模型,阐述了该模型的结构和关键算法,并验证了算法的可行性。实验结果表明:基于领域本体的个性化文本信息检索能有效提高信息检索的准确率和效率。     

基于内容的图像检索在数字图书馆中的应用

介绍了基于内容的图像检索技术CBIR,指出了CBIR系统主要是根据图像的色彩、纹理、形状、轮廓、空间关系、时间关系等底层图像特征,建立图像的特征矢量,表征图像的语义信息,提出了基于内容的图像检索技术CBIR应用于数字图书馆中多媒体信息检索的一些方法,把MPEG-7这种多媒体内容描述接口与数字图书馆之间的许多协同性结合,将使数字图书馆的信息检索具有更大的效率．     

基于自建模糊本体的智能信息检索研究

提出一种基于本体的信息检索模型,该模型将信息检索系统与从搜索的数据信息自动构建的本体相结合.使用在本模型中的本体有一般语义本体、领域知识和自动生成、构建的模糊概念层.主要研究基于本体的信息检索模型.描述处理过程及检索机制,并采用TREC的评价方法评估该模型,讨论应用不同类型本体的检索效果和影响.实验结果表明,提出的信息检索模型具有较好的检索效果.     

基于Ontology数字图书馆信息检索模型研究

数字图书馆的核心任务之一就是提供良好的信息检索系统,而传统的信息检索技术以关键字匹配为主,缺乏语义推理能力,对用户的查询请求没有提供语义指导,因此造成信息的误检、漏检.本文将Ontology用于数字图书馆信息检索,首先分析了数字图书馆特点和需求,接着提出了基于 Ontology 数字图书馆信息检索模型、体系结构,深入研究了关键技术,最后对研究进行了验证.     

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。     

再论数字图书馆及网络信息检索

概述了数字图书馆之定义及重要发展分支——信息检索的必要性、可行性及基本方法。指出数字图书馆建设在高校研究中的重要性,科学研究的发展及信息冗余的存在使信息检索成为必然,信息技术的发展为信息检索提供多种搜索技术支撑。而作为数字图书馆信息检索的应用者应掌握科学的检索方法。     

基于本体的信息检索系统模型

针对基于关键字的传统查询方法存在的不足,提出一种面向语义查询的信息检索模型.该模型将信息检索方法与语义Web技术相结合,通过基于本体的知识库实现用户对文档库的语义查询;同时,综合考虑语义检索和关键字检索两种情况,提出一种相似度计算方法,有效地满足了用户对Web信息资源的要求,并为以后的语义检索研究奠定了理论基础.     

基于Top-k查询算法的图书自整合信息快速检索方法

针对传统自整合信息检索方法在对图书自整合信息进行检索时, 存在检索结果不准确和效率低的问题, 提出一种基于Top-k查询算法的图书自整合信息快速检索方法. 首先利用Top-k查询算法对去噪后的自整合信息进行匹配, 然后建立自整合信息快速检索模型, 根据词意的重要性对图书自整合信息进行快速检索. 仿真实验结果表明, 该方法检索性能较好, 缩短了整体运行所需时间, 提升了检索效率, 且检索结果更准确.     

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.     

一种适合于专题式元搜索引擎的信息检索策略

现有的元搜索引擎技术是基于关键词的信息检索,在查找某一专业知识时,简单的关键词组合不能真实地反映用户的检索意图,导致在检索中大量无关的信息被返回,专题式的元搜索引擎较好地解决了这一问题.本文通过对现有的元搜索引擎技术、领域知识库等研究,提出了一种适合于专题式元搜索引擎的信息检索策略,提高了检索的效率与精度.本文着重介绍了该检索策略的核心思想及其关键技术.     

基于数据前端分析的图书管理信息检索模型

针对现有的数字化图书馆数据库系统的信息检索引擎存在检索时其时间花费代价大和服务器资源占用较高等问题,本文在用户信息检索行为的基础之上,提出了一种基于数据前端分析的信息检索模型。数据测试结果表明,相比于传统的信息检索模型,新的模型时间花费少和资源占用率低。     

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.     

基于模糊概念网的多Agent个性化信息检索研究

随着计算机网络的快速增长和Web内容的动态变化,通用网络搜索引擎的不足越来越明显.文章提出了一种基于模糊概念网的多Agent个性化信息检索模型,描述了个性化信息检索的过程和检索机制,讨论了应用不同方法的Agent检索效果.实验结果表明,使用个性化多搜索引擎检索的结果比其他搜索引擎检索的结果具有更好的整体性能比,能改善用户需要的检索结果.     

一种基于Agent组织的智能元搜索引擎模型

Internet上信息资源的海量增长造成了用户资源迷向.解决该问题的一个办法是,创建智能化的信息检索服务.本文借用具有智能的Agent组织提出了一种新的元搜索引擎模型,实现了智能化的信息检索服务,且具有多语种检索能力.为智能化元搜索引擎提供了一条新途径.     

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.     

基于移动Agent技术的网络信息检索研究

移动Agent技术的诞生和发展是分布式人工智能技术和网络技术发展的必然结果.基于移动Agent技术的网络信息检索方法改进了传统网络检索的一些局限性问题,如网络流量大、浪费网络资源、检索效率低等,因而明显提高了网络信息的检索效率.论述了Agent及其移动Agent的基本理论,并提出了移动Agent技术应用于信息检索的方法及移动Agent技术在网络信息检索中的具体运用.     

一种基于概率粗糙集模型的图像语义检索方法

针对目前图像数据信息量大、检索不易和人们对图像检索习惯于对图像概念语义进行检索的难题,本文将概率粗糙集理论和图像的语义标注技术引入图像的信息检索中,提出了一种基于朴素贝叶斯理论和概率粗糙集模型的图像语义信息检索模型.首先,针对图像库中的图像构造精确标注词空间,并通过朴素贝叶斯理论对图像进行精确标注和模糊加权标注.将概率...     

基于本体的图书智能检索系统的模型研究

针对传统的基于关键字查询的信息检索系统存在的不足,文章提出了一种基于本体的图书检索系统模型的研究方法,提出了基于本体的图书智能检索系统的基础模型,介绍了一种本体归分导航器的原理并给出了系统简要的算法。实验证明,该智能检索系统能够检索到与关键字语义相关的信息,如同义、近义等关系,提高了传统图书检索系统的检索效率。