计算机检索模型与分析

本文对常用的计算机检索模型布尔模型、向量空间模型、概率模型等模式的检索技术与检索结果进行比较分析,以期提高用户计算机检索效率和检索效果。     

试论科技情报的计算机检索与手工检索的关系

从手工检索是计算机检索的基础、计算机检索是手工检索的发展和手工检索与计算机检索还将长期共存等三个方面论述了科技情报的计算机检索与手工检索的关系。     

试论科技情报的计算机检索与手工检索的关系

从手工检索是计算机检索的基础、计算机检索是手工检索的发展和手工检索与计算机检索还将长期共存等三个方面论述了科技情报的计算机检索与手工检索的关系     

基于模糊聚类的音乐哼唱检索的研究与实现

针对哼唱检索中匹配过程的耗时性和哼唱的非完全准确性,提出了并行模糊动态时间规整算法实现音乐的哼唱检索。采用相对音高差表示旋律,用动态时间规整算法实现哼唱音高差序列与目标音高差序列的近似匹配。在匹配过程中,引入模糊集合及模糊聚类,通过构造哼唱音高差与目标音高差之间的隶属函数并计算隶属度得到音高差信息的相似度,进而获得转换代价矩阵,最后得到两个匹配序列的匹配距离。为提高检索速度,引入并行算法实现匹配过程。实验结果表明,模糊方法的引入提高了检索精度,并行算法的运用明显缩短了检索时间。基于并行模糊动态时间规整算法的音乐哼唱检索的正确率达到72%左右,在双核计算机上进行实验,引入并行算法后检索时间缩短一半。     

机辅写作:样本库中写作材料检索方法

针对目前商业化应用文计算机辅助写作软件的模板中写作材料填充问题，提出了从样本（例文）库中检索出模板所需的写作材料的方法。根据Halliday的语篇理论,从计算机角度给出了与语篇相对应的语块概念、语块的特征标识，主要根据语块特征和受控语言检索方法 ，从样本库中检索出语块，构成模块所需的写作材料。     

流形学习在图像检索中的应用研究

图像检索技术是一项融合图像处理、数据库、计算机视觉及图像理解等多个领域技术为一体的近似匹配技术。图像检索技术主要体现在图像特征提取与匹配两个方面,从图像特征提取层面看,现阶段国内多数检索法均是围绕图像底层特征（图像形状、图像颜色等）进行检索,其中所提取的图像特征数据大都为高维向量。     

手工检索与计算机检索比较研究

从手工检索和计算机检索的概念入手,论述了手工检索和计算机检索各自的优势和不足以及二者之间的相互关系,认为手工检索和计算机检索将长期共存。     

谈METADEX文献库定题检索主题词的确定

本文主要探讨我院M-150计算机在定题检索METADEX金属文献数据库时,提问主题词的确定和使用《冶金词表》的有关问题。     

基于内容的图像检索

本论文系统介绍了基于内容的图像检索技术。所谓基于内容的检索,就是查询时针对的是对象而不是标识,它需要从图像中提取指定的特征(如颜色、纹理、形状等),然后从图像库中检索相似的图像或者视频内容。由于基于内容的图像检索能够提供比传统的基于文本的图像检索更丰富的内容及实用的功能,因此已成为国际上的研究热点。本文结合用户感兴趣物体的颜色,形状和纹理信息进行图像检索,取得了良好的检索效果。     

基于综合特征的图像检索

 基于内容的图像检索在多媒体数据库管理中得到越来越多的重视,介绍分别基于颜色、形状、纹理特征3种图像检索的方法.在利用单一特征检索的基础上,进行了组合特征的检索比较,提出了1种特征匹配算法的动态分配.对真实图像数据库的检索实验表明,这种方法的检索效果很好.     

政府网站搜索系统的日志挖掘、行为分析及改进

 为提高政府网站的搜索质量并优化网站内容, 对某政府网站现有搜索系统进行二次开发, 增加了日志挖掘模块、行为分析模块、系统改进模块, 实现了对搜索系统日志挖掘和用户行为的分析处理。日志挖掘模块负责收集、过滤和识别用户的搜索操作记录;在行为分析模块, 根据操作记录从查询过程、聚类分析和查询热词3 个角度, 分析用户行为的特点和规律, 得到了待调整权重的网页和热点查询词等分析结果;在系统改进模块, 通过调整网页的权重使查询结果更加精准, 改善了搜索系统, 根据统计查询热词, 既提供了搜索热点等新功能, 又为用户提供了个性化网页并优化了政府网站的内容, 实现了与舆情系统的数据交互。通过这些优化和改进, 从多方面使搜索系统和政府网站能更好的为用户服务。     

个性化FTP搜索引擎的设计与实现

为了解决传统FTP搜索引擎对检索结果优化程度不够而造成的检索质量低的问题，本文在FTP用户查询日志的统计分析基础上采用双字节倒排索引、检索结果自动分类以及查询自动纠错等技术设计了一种高性能的智能化FTP搜索引擎，试验表明该方案能够有效地提高了FTP文件检索效率与质量。     

基于用户查询意图的搜索排序算法

目前互联网技术的研究热点是智能化的、个性化的服务,而传统的Web搜索排序算法和已有的个性化排序已经不能满足政府、企业等用户的信息查询需要.本文将研究核心定位到充分理解用户查询偏好上,提出了基于用户偏好的PageRank算法.文中利用用户互反馈技术修正查询关键词,利用语义相关性技术分析用户查询意图,理解用户偏好.改进的算法完善了搜索查询的可靠性依据,能够较好地挖掘用户的偏好主题,贴近用户的查询目的,提高搜索查询效率和用户满意度.     

基于Term-Query-URL异构信息网络的查询推荐

查询推荐是一种帮助搜索引擎更好的理解用户检索需求的方法.基于查询的上下文片段训练词汇和查询之间的语义关系,同时结合查询和URL的点击图以及查询中的序列行为构建Term-Query-URL异构信息网络,采用重启动随机游走(Random Walk with Restart,RWR)进行查询推荐.综合利用语义信息和日志信息,提高了稀疏查询的推荐效果.基于概率语言模型构造查询的词汇向量,可以为新的查询进行查询推荐.在大规模商业搜索引擎查询日志上的实验表明本文方法相比传统的查询推荐方法性能提升约为3%~10%.     

利用支持向量回归确定相关Web查询

对用户输入的查询请求,如果搜索引擎系统能给出一个相关查询列表,将有助于用户进行查询修正,进而检索到用户所需要的信息．文中提出了一种利用支持向量回归确定相关Web查询的新方法．对一个给定的Web查询,首先从用户的使用记录中抽取候选查询的5个量化指标：被查询的次数、被查询的用户量、用户在反馈结果中的点击次数、与给定查询间的共有词项个数和点击相同网址（URL）的个数;然后用手工标记部分训练数据,进而建立支持向量回归模型,根据相关度的大小确定相关Web查询．实验结果表明该方法具有较高的准确度．     

基于搜索日志与局部上下文的查询扩展方法

当搜索日志存在查询词稀疏性和时效性问题时,基于搜索日志的查询扩展方法无法保证查询扩展的质量,无法满足具有时效性查询请求的需求.提出了基于搜索日志与局部上下文的查询扩展方法,通过发掘搜索日志中用户查询词和相关文档的关联关系,抽取查询扩展词,并用局部上下文从相关文档集中提取出频率较大,同时具有时效性的查询扩展词.通过对查询扩展词的查询性能和时效性的计算,该方法为原始查询补充更高质量的查询扩展词.实验结果表明,该方法能够有效地提升准确率和召回率,使原始查询获得更好的查询性能.     

Privacy Preserving Query over Encrypted Multidimensional Massive Data in Cloud Storage

Cloud storage is widely used in massive data outsourcing, but how to efficiently query encrypted multidimensional data stored in an untrusted cloud environment remains a research challenge. We propose a high performance and privacy-preserving query (pLSH-PPQ) scheme over encrypted multidimensional data to address this challenge. In our scheme, for a given query, the proxy server will return K top similar data object identifiers. An enhanced Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption (CP-ABE) policy is used to control access to the search results. Therefore, only the requester with the permission attribute can obtain correct secret keys to decrypt the data. Security analysis proves that the pLSH-PPQ scheme achieves data confidentiality and reserves the data owner’s privacy in a semi-trusted cloud. In addition, evaluations demonstrate that the pLSH-PPQ scheme can significantly reduce response time and provide high search efficiency without compromising on search quality.     

电子商务网站搜索引擎检索串分析

在电子商务网站中,关键字搜索是用户查询商品的一种重要手段,其中计算检索串中的切词权重则是搜索引擎查询处理时的一个重要步骤.本文总结了现有计算切词权重方法的不足,提出了一种新方法.该方法结合切词重要性和相关性确定切词权重,有效地提高了切词权重确定的准确性,是一种切实可行的计算切词权重的方法.     

个性化搜索引擎算法研究

搜索引擎是用户利用网络资源不可或缺的工具,但目前搜索引擎的查准率有待提高。对于不同的用户而言,即便是相同的查询词其期望的查询对象可能不同,那么搜索引擎此时的查准率其实就是让搜索引擎具有个性化搜索的特点。个性化搜索引擎的关键是用户兴趣的确定和文档兴趣值的确定,只有把抽象的个性化兴趣量化成数值类的模型,才可以了解用户真正的需求和量化文档与兴趣的相关程度,从而准确地对网页进行筛选并达到个性化排序的功能。