一种基于POMDP用户意图建模的智能轮椅导航控制方法

通过部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)模型对用户意图进行建模,提出了一种基于POMDP用户意图建模的智能轮椅导航控制方法.该方法考虑了动作的不确定性和状态的部分可观测性,对用户意图、智能轮椅导航控制的动作空间进行建模,通过状态预测进而选择行为的最优规划,实现用户期望总值的最大化.首先介绍了POMDP的原理及模型,然后提出了基于POMDP用户意图的智能轮椅控制状态空间、动作空间、观察值集合、奖赏值和概率分布,进而提出了一种基于概率密度函数的用户意图求解方法.最后,对基于POMDP用户意图建模的智能轮椅导航控制进行了试验,并对试验结果进行了分析,从而验证了所提方法的实时性和有效性.     

一种查询意图边界检测方法研究

针对一个特定的查询意图,用户往往需要提交多次查询请求。有效地识别连续查询请求之间的意图变化边界,能够帮助检索系统更好地理解用户完整查询意图,以提高查询推荐及查询扩展的效果,并能够辅助个性化检索中用户模型的建立。在充分分析前人研究的有效特征基础上,提出了基于主题相似度检测意图边界的方法,并在SVM及CRF模型上都取得一定的提升。实验结果显示,所提方法的最优性能比Baseline系统F值提高了2%。     

基于Ontology的信息检索系统研究

为了减轻用户在检索信息过程中的负担,根据现有信息检索模型存在的问题,引入本体的概念,建立了一种基于本体的信息检索模型.该模型目标是根据浏览器的历史记录、用户浏览网页的浏览行为等,来更新用户兴趣模块,以不同用户的不同信息需求向用户推荐符合用户意图的信息,从而有效的提高信息检索的查全率和查准率.     

基于改进汉宁窗的信息检索模型

基于关键词匹配的检索方法检索时间长,检索结果质量差,无法适应用户群体的多样性。在此考虑了检索词含义、顺序及词密度,首先对用户提出的检索词进行基于知网的概念扩展,从词所表达的概念意义层次上来认识和处理用户的检索请求,并提出了基于改进汉宁窗的信息检索模型。实验表明,基于改进汉宁窗的信息检索模型较传统的基于关键词匹配的检索算法有更高的查准率及召回率,有效地改善了检索性能,可以更好地为用户提供检索服务。     

基于LambdaMART的个性化搜索检索模型

针对如何把个性化信息加入到搜索结果排序中, 提出一种基于决策树的可量化用户个性化信息的方法, 并根据用户的搜索关键词与用户的个性化信息, 预测用户的搜索意图, 把预测结果融合在排序结果中, 解决了传统检索模型无法有效加入用户个性化信息的缺陷. 实验结果表明, 加入个性化信息后的排序结果准确性明显提升, 从而改善了用户对搜索引擎的体验.     

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.     

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.     

基于网页分割的语义信息检索研究

如何准确表达用户意图,判断网页与用户需求的相关性是信息检索技术研究的重要方向。本文提出了一种基于网页内容分割的语义信息检索算法。该算法根据网页半结构化的特点,按照HTML标记和网页的内容将网页进行区域分割。在建立HTML标记树的基础上,利用内容相似性和视觉相似性进行节点的整合。根据用户的查询,充分利用区域信息来对相关的检索结果进行排序。实验表明,本文提出的方法可以显著地提高搜索引擎的查询效果。     

基于文档关系改进的向量空间模型

由于用户查询信息不足而导致传统向量空间模型检索结果不够准确,针对此问题,提出了一种基于文档关系改进的向量空间模型.改进模型将初始检索结果中排名靠前的高相关文档组成基准集,通过计算初始检索结果集中每篇文档与基准集的相似度,来修正原模型中文档与查询的相似度,实现对检索结果的重排序,从而实现对向量空间模型的改进.实验结果表明:与传统向量空间模型相比,改进模型使得相关文档排名更合理,在保证召回率的条件下提高了准确率.     

采用向量空间模型的个性化信息检索方法

为了提升检索结果与用户个性化需求的符合程度,依托向量空间模型提出一种新的检索方法.将用户查询关键词和语料库内的文本信息都映射为向量,从而把检索过程转化为向量相似性的比对.在比对过程中,通过关键词权重突出用户个性化需求,通过余弦相似度判断符合程度.实验结果表明:文中方法的检索结果与用户需求的符合程度明显提高.