神经信息检索模型建模因素综述

信息检索模型被广泛运用于搜索引擎中,且在工业领域被广泛应用.信息检索任务中,模型对信号量的侧重建模导致模型指标差异巨大.目前模型大部分基于以下部分或全部信息建模:精确信号量、相似信号量、信号量区分度、查询词权重、临近量、文本结构信息、不同分布假设.本文介绍各个建模因素的具体含义,并通过引用相关实验例证该因素对于建模起到...     

基于互信息的Web文档聚类方法

由于网络信息的激增,如何充分利用大量的信息,并有效地为Web用户服务成为一个急需解决的问题。相关研究表明利用Web文档聚类的方法可以缩小信息检索的范围,提高查询准确率。通过分析Web文档的特征以及常用Web文档聚类方法的优缺点,提出了一种基于互信息理论的Web文档聚类的方法。在聚类的过程中,计算特征词之间的互信息值,根据阈值判断特征词是否属于同一类别。实验结果表明,该方法与K-Means聚类算法相比较,在准确率和召回率方面均有提高。     

企业与内联网信息检索方法概述

以企业检索为代表的Intranet信息检索是人们所关注的一个新的应用领域。虽然该领域对于信息检索技术的需求很紧迫,也有很大的市场,但是由于与传统的通用信息检索不同,使得通用检索技术无法直接在该任务上加以利用并取得很好的效果。通过阐述以企业信息为代表的Intranet检索的特点和算法,从而揭示Intranet信息检索与传统信息检索的不同之处,并从两个方面给出一些可能的应用和发展的技术方向的展望。     

基于模糊关联的交互式Web信息检索技术

交互式Web信息检索技术可根据用户反馈信息,调整和修正查询表达式,自动实现查询重构。在此提出一种基于模糊关联的交互式Web信息检索方法,试验结果表明,使用该方法实现查询表达式的重构,可较大幅度地提高Web信息检索系统的查准率。     

网络环境下高校图书馆电子阅览室的有效利用

针对目前高校图书馆电子阅览室服务中出现的问题,提出了具体的改进措施。     

浅析当前网络信息检索与过滤技术

通过对网上信息检索技术发展现状的概述,分析了当今网上信息检索、信息过滤所采用的技术与方法,阐述了存在的问题,重点介绍了网上信息检索与过滤中新出现的一些智能技术,如智能Agent、聚类、网络自组织等。     

浅谈图书馆网络信息检索方法与技巧

针对网络信息资源类型丰富、数量大、更新快和不易查找的现状,依据网络信息检索的特点,介绍了网络信息资源检索的方法和技巧。     

基于语义网的信息检索

随着数字化信息的急速增长，如何使人们快速地从数据的海洋里找到自己最需要的信息，已经成为急需解决的问题。搜索引擎是人们获取信息的重要手段，语义网又是因特网未来的发展方向，因此基于语义网的信息检索是语义网相关研究的重要内容。     

能力本位教育下高职院校信息检索教育初探

介绍了能力本位教育的含义和发展历史,论述了能力本位教育在高职信息检索教育中的应用,提出了在能力本位教育理念指导下加强信息检索教育的措施.     

信息检索中关键技术的研究

随着互联网技术的飞速发展,以及网上信息量的不断增长。有效而又快捷的从这些海量信息中搜索出用户所需要的相关信息已成为一个非常重要的研究课题。对信息检索中查询算法进行改进,提高信息检索的查询速度和准确度,完善传统检索系统的不足等研究,具有重要的理论和实际应用价值。