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.     

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,…,Kwk*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。     

基于语义的信息检索的查询扩展模型

针对目前信息检索存在的不足,把概念图和知网结合起来进行相似度的计算并进行信息检索的查询扩展,提出基于语义的信息检索模型的查询扩展方法,通过把自然语言形式化,以概念图的形式实现语义检索,充分提高查全率和查准率．     

WWW信息检索综述

WWW是目前全球最大的信息系统,在WWW上查询信息和文档主要依靠Internet搜索引擎。现在也出现了许多实用商业搜索引擎站点,例如Yahoo!、InfoSeek、Excite、Lycos等。主要介绍了信息检索系统的结构（Robot,搜索引擎,索引数据库,查询服务等4个部分）,信息检索系统的分类（检索工具站点和检索服务站点）,信息搜寻的基本原理,信息检索模型（包括经典的布尔模型,概率模型和新兴的概念模型等）,其他的检索技术（例如Push技术,Mobile Agent技术等）,对WWW信息检索做了比较全面的介绍。     

基于PageRank的Markov网络信息检索扩展模型

传统的查询扩展技术大都依据单个查询词的相关性来扩展查询词,忽略了查询词之间的相关性以及查询扩展词的不同重要程度,使得扩展效果不佳。针对此问题,提出了一种基于PageRank算法的查询扩展模型,该模型在Markov网络检索模型的基础上,从查询本身出发,将所有与查询相关的词组成Markov查询关联子网,在此子网上应用PageRank算法来计算候选扩展词的权重,由权重序来确定扩展词的选取,排名前列的扩展词进入检索阶段,消除噪音,提高检索效率。在标准数据集上的实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善检索效果。     

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,…,Kwk-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。
     

信息检索系统中信息模型的建立方法研究

在信息检索引擎中,信息模型的建立方法对信息检索的速度起着重要的作用。在总结了布尔模型、向量空间模型、概率模型3类信息模型建立方法的基础上,提出了新的用户模型建立方法。该方法可在自适应信息检索系统中根据用户的特征,实现“检索正确的信息,在正确的时间,采用正确的方式,推送给正确的人”,大大提高了信息检索的智能化程度。     

信息检索管窥

针对文献检索的特点,介绍了文献的类型、文献检索的一般原理,并根据工作实践对其具体操作作了较细致的阐述.     

智能搜索引擎中个性化信息检索技术研究

信息检索的一个难点是构造一个可以精确表达用户信息需求的检索式。个性化信息检索从某种程度上促进了这个问题的解决,它把用户区别对待,认识到了用户之间的不同之处,它为不同的用户提供不同的服务,以满足不同的需求。从智能搜索引擎中的个性化信息检索服务的角度出发,对其中用户建模的关键技术进行了研究,使用向量空间模型来表示网页和用户兴趣模型,并在此基础上,根据用户浏览网页的日志信息,通过隐性反馈技术,动态地调整用户模型,使用户模型的质量更高、描述用户的兴趣偏好更准确。经过模拟实验验证,该个性化检索算法能够有效地提高检索的查准率,并且具有良好的适应性。     

网络时代的医学信息检索

面对Internet上丰富的生物医学资源,详细介绍了搜索引擎的查询技巧,然后又对医学文献数据库的检索方法和内容进行了简述。     

信息检索系统中通用查询类的设计

介绍了通用查询类的目标和概览以及辅助类和接口的构建,阐述了SqlQuery类关键方法的实现,提出了使用SqlQuery对象实现查询组件的方法。     

开源信息检索库Lucene的关键技术研究

Lucene作为Apache Software Foundation的子项目之一在开源信息检索库的发展过程中扮演着相当重要的角色。本文分析了Lucene信息检索库并着重对其体系结构和索引机制进行了研究,在文章的最后对开源信息检索库Lucene的应用给予了探讨。     

信息检索中相关性研究

文分析了信息检索中相关性的概念,探讨了相关性的影响因素,即信息源、检索系统、用户、时间与环境,最后得出了相关性对建立信息检索系统的一些启示.     

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.     

信息检索向量空间模型特征提取的研究

介绍了向量空间模型中文档向量及查询向量的表示,以及索引同一文档矩阵的含义,在此基础上讨论了索引词权重的计算公式及选择方法（特征提取）。     

一种基于本体的信息检索方案

描述了一种基于本体的信息检索模型,通过构造领域本体来有效提高系统对自然语言文本的理解能力,具体介绍了查询模型中三个抽象层的设计及使用,最后利用聚合函数对查询结果进行合并与评价,使用户最终得到与检索要求内容匹配度较高的文档。     

数字科技馆中文信息检索系统的结构设计

本文主要介绍了系统的整体结构，类的划分，以及系统采用的搜索引擎和中文文本自动摘要技术，开发了一个面向数字科技馆的中文信息检索系统。