信息检索中的相关性研究

在信息检索中,相关性是一个关键性的概念.从相关性的动态、多维的内涵出发,介绍了在信息检索中相关性的学派、影响因素及评价,总结了提高信息检索相关性的措施.     

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.     

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。     

一种基于智能Agent的用户个性化信息检索系统模型

针对当前信息检索工具缺乏对知识的理解和处理能力,提出了一种基于智能Agent的用户个性化信息检索系统模型,通过多个Agent的协调工作为用户提供个性化服务。描述了该模型的系统结构及各功能模块的实现方法,分析了系统模型的工作流程,部分解决了信息检索中的文档相关性计算、搜索引擎的调度算法、数据库的构建等技术问题。     

数字图书馆基于内容的多媒体信息检索技术

阐述了基于内容的信息检索技术（包括文本信息检索、图像信息检索、音频信息检索、视频信息检索），简述了评价基于内容的信息检索系统的因素。     

基于自然语言处理的信息检索

介绍了信息检索的主要技术热点，分析了实现信息检索的关键技术，并就基于自然语言处理的信息检索的实现技术进行了讨论。     

传统信息检索与可视化信息检索之比较

阐述了传统信息检索系统的不足及可视化信息检索的优势，探讨了信息检索过程中的信息检索可视化研究问题。     

文献信息检索课的开设与大学生信息素质的培养

论述了高校图书馆开设文献信息检索课的必要性，指出开设文献信息检索课是提高大学生信息素质的重要途径，提出了高校开设文献信息检索课的构想。包括由学校图书馆承担文献信息检索课的教学工作、构建层次递进和灵活多样的素质教育体系等具体措施。     

高职生文献信息检索能力现状与对策

从列举文献信息检索的意义入手，通过分析高职学生文献信息检索能力的现状，提出了如何提高高职学生文献信息检索能力的建议。     

高校信息检索教育课程改革之我见

分析了高校信息检索课的现状及存在的问题，阐述了高校加强信息检索教育的重要意义，提出了高校信息检索教育课改革的措施。     

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。     

对专升本后文献检索课程建设的思考

介绍了本科院校文献信息检索课程的部署，在分析康定民族师范高等专科学校信息检索课程现状的基础上，对该校升入本科后信息检索课程的建设和发展提出了一些建议。     

信息检索技术在教学中的应用与研究

本文在强调信息检索技术在当前教学中的重要作用的基础上，对传统教学模式存在的弊端进行了阐述，从信息检索的途径和信息检索技术在教学中扮演的角色进行了探讨。     

医科院校信息检索教育形式多样化的研究

讨论了信息检索课在信息检索教育中的局限；分析了医科院校开展信息检索教育的形式和功用，指出综合利用多种教育形式的益处。     

网络时代高校信息检索课的改革与发展

从网络时代对高校信息检索课的要求出发，探讨了目前高校信息检索课存在的问题，提出了网络时代高校信息检索课的改革与发展的新思路。     

数据融合在搜索结果多元化上的应用

信息检索系统不仅需要考虑文档的相关性，还要考虑文档的多样性和新颖性。针对信息检索结果的多元化问题，探讨了数据融合方法在搜索结果多元化上的适用性。针对线性组合方法，重新考察了成员系统的权重分配策略。通过考虑成员检索系统的有效性和成员检索系统之间的差异性，提出了一种比较简单方便的基于集合覆盖率的方法，使得采用这种权重分配方式的线性组合方法在结果的多样性上能够有所改善。实验采用了3组来自于TREC文本检索会议的针对Web检索多样化任务的数据，实验结果表明在多样性方面，所提出的数据融合方法均能提高检索结果的性能，优于最佳的成员检索系统。     

试论影响专业中文文献信息检索的因素及其改善方法

介绍了信息检索的原理，从3方面论述了影响中文信息检索的因素，并提出了改进措施。     

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。