基于关键词的网络信息检索与知识检索比较

分析了基于关键词的信息检索的特点和局限性,论述了面向Web的知识检索的特点及工作原理,并将其与基于关键词的信息检索在检索语言、检索模型等方面进行了对比分析。对知识检索是信息检索发展的必然趋势作出了推断。     

论Web信息检索的二维性知识行为

从知识的二维角度入手探讨了Web信息检索，以期对信息检索行为的研究提供一些思路。     

基于多Agent技术的数字图书馆个性化信息服务检索模型研究

【目的/意义】文章将智能代理 Agent 技术引入高校数字图书馆个性化信息检索服务中,通过建立基于多 Agent技术的数字图书馆个性化信息检索服务模型,以期改善高校图书馆用户获取信息资源准确度低的现状。【方 法/过程】文章首先阐述了现如今数字图书馆个性化信息服务面临的问题,然后对高校图书馆用户群信息需求加以 分析,提出了基于多 Agent的个性化信息检索总体结构和检索模型的设计原理,最后在此基础上,结合高校数字图 书馆的具体情况,构建了基于多 Agent的数字图书馆个性化信息服务检索模型。【结果/结论】此检索模型在提高数 字图书馆智能化、查询精确化、服务人性化及提高用户满意度等方面是很有意义的。     

基于语义检索的知识导航研究

讨论了基于语义检索的知识导航,对知识组织进行了阐述,对检索模型进行了讨论和研究,在分析信息检索模型和语义检索模型的基础上,建立了基于知识检索的知识导航模型,探讨了基于本体的知识导航呈现方法,并对下一步的工作进行了展望.     

基于本体的信息检索机制研究

当前Web信息检索“丰富的数据和贫乏的知识”问题越来越突出,而本体提供对某个领域知识的共同理解。在分析当前信息检索和本体的基本概念、研究现状的基础上,提出了基于本体的信息检索框架和步骤。     

网络信息资源的知识检索研究

本文介绍信息检索到知识检索的发展,比较知识检索与信息检索的区别和联系,提出基于Internet分布式信息资源的两级检索策略,分析知识检索的发展所需要解决的问题。     

一种基于本体论的知识检索原型系统

构建了一个基于本体论知识检索原型系统，探讨了它的设计思路、体系结构和工作流程。该系统利用本体论方法对Internet信息资源进行自动领域分类与重组、规范与完善用户的信息需求、指导和优化检索过程，从而提供信息检索和知识检索功能，并提高检索效率和检索结果的质量。     

基于Ontology的多主体知识检索模型

为了改善现有的信息检索技术不理解语义、检索结果缺乏知识等缺陷,结合Ontology理论,提出了基于Ontology的多主体知识检索模型,分析了模型中各个主体的功能及模型的运行机制。该模型能有效地提高信息检索的查准率和查全率,并将检索结果以知识的形式返回给用户,能极大地满足用户的应用需要。     

浅议信息检索结果相关性

相关性是信息学科尤其是信息检索领域的一个相对热门的研究课题。立足于相关性评价,在简要论述研究现状后,着重分析检索结果相关性的两个基本评价指标-查全率和查准率二值改进算法以及基于布尔模型、向量空间模型和概率模型的计算方法,从系统和用户两个角度出发,提出一些提高信息检索相关性计算准确性的改进建议。     

基于本体学习方法的概念关系提取研究

在当今信息爆炸式增长的时代,信息检索的方式已经不再局限于采用关键词检索,而是逐渐引入一个新的检索方式——基于本体的语义检索。本体能够将概念及概念之间的关系清晰地表示出来,并且具备将语义体现出来的能力。因此,本体也被很多的研究人员应用于知识工程和语义信息检索等领域。本文对本体中的概念关系提取方法进行深入地研究,概念关系的好坏决定了一个本体的质量,主要研究了概念关系的提取方法,并在传统方法的基础上进行改进。     

基于贝叶斯网络的信息检索模型

信息检索过程中的每个阶段都包含了一定程度的不确定性,而贝叶斯网络已经成为人工智能领域处理不确定性问题的主要方法。因此,把贝叶斯网络应用于信息检索领域是很自然的事情,目前基于贝叶斯网络的基本信息检索模型主要有:推理网络模型、信念网络模型和简单贝叶斯网络检索模型。     

基于用户体验的可视化信息检索模型及界面研究

人类进入信息时代尤其是进入大数据时代后,信息数量急剧增长,传统信息检索方式由于其自身不足已经满足不了人们的要求。在用户体验为中心的时代,本文通过对比传统信息检索和可视化信息检索的概念、模型,提出了基于用户体验的可视化信息检索的概念、模型和检索界面,对于提高检索效率和准确性有一定的帮助。     

从信息到知识:信息需求理论研究

以泰勒的四层次信息需求模型为核心,研究基于知识而不是基于信息的信息需求理论,探索信息检索系统设计的信息需求。从信息需求的8个相关概念着手,提出6个命题假设,将信息检索与知识形成连接在一起,指出信息需求由4个层次构成;信息检索过程中用户信息需求不发生变化,而是用户选择调查的主题碎片发生演变和转变;信息检索中信息需求演变过程是知识形成过程。     

基于语义Web的科技期刊网络信息检索及其应用

针对目前科技期刊数字出版过程中内容表示格式多样化和多数据源带来的异构和跨库检索难、基于关键词匹配无法达到精确匹配、基于关键字的关系数据库检索数据挖掘能力有限以及无法用自然语言进行检索查询等问题,提出构建基于语义Web的科技期刊网络信息检索模型,并讨论科技期刊领域本体库、应用本体库的创建,给出该检索模型在科技期刊的创新其服务模式、数据挖掘、知识关联和发现等方面的应用。     

信息检索概述

信息检索的研究重点是如何有效地获取某些信息,现阶段采用的信息检索技术主要基于布尔表达式、向量空间模型及概率模型。论文在介绍信息检索定义及基本原理的基础上,描述了这三种经典信息检索模型,并对这三种模型进行了简单比较。     

基于Ontology的个性化智能知识检索模型

为了改善现有的信息检索技术不理解语义、检索结果缺乏知识等缺陷,结合Ontology和multi-agents理论,提出了基于Ontology的个性化智能知识检索模型,分析了模型中各个模块的功能及模型的运行机制,讨论了模型设计和实现中的若干关键技术。该模型能有效地提高信息检索的准确性,实现用户的个性化检索;检索结果以知识的形式返回给用户,能极大地满足用户的应用需要。     

基于改进KS方法的食品安全追溯信息检索模型

针对Web网络环境下的食品安全追溯信息检索存在的问题和KS方法的不足,建立了基于改进KS方法的信息检索模型,该模型采用改进KS方法的关键技术,利用元搜索引擎结构,提取领域标引词并设置标引词权值,生成反映食品安全追溯信息领域文献特征的查询扩展式,进而对搜索引擎返回结果排序,最后通过实验表明,该模型取得了较好的检索效果,为管理机构提供了有价值的食品安全追溯信息。     

基于本体论的个性化信息检索

传统的网络信息检索存在很多缺陷,导致检索效率低下。提出了一种基于本体论的个性化网络信息检索的模型。该模型的实现可以在一定程度上缓解Internet网上信息过载的问题,提供用户个性化信息检索服务,提高网络信息检索的准确率。     

信息检索技术综述

在现有研究的基础上,对信息检索技术进行概述,首先对基于关键词匹配的信息检索技术进行了讨论,并指出其不足。其次针对关键词检索中存在的问题对两类语义检索进行了研究,实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面。     

基于语法的信息检索模型研究——信息检索方法的一个新分支

由于目前基于关键词和基于语义的信息检索都只关注查询焦点,导致检索出来的信息太多太杂,且不精确。本文提出一种基于语法的信息检索模型,通过考察查询焦点、关联线索和答案主体之间的关联度,可以较为精确地获得用户期望的答案。该模型可以看作是浅层的基于语义的信息检索方式的一个扩展和补充。