基于多维特征向量的图像检索技术研究

针对传统的基于文本关键字的图像检索方法已经不能满足对大型医学数据库检索的需要的问题,本文提出了一种基于高维特征检索智能算法的图像检索技术。该算法使用高维向量设计基于内容的图像检索,建立训练样本集,根据样本集的距离设置遗传算法的适应度函数,而后遗传迭代出最优向量组合,进行测试集的匹配和检索。算法仿真结果表明,本文提出的基于高维特征检索智能算法的图像检索技术在检索精度上比传统方法高。     

段落检索技术的综述

介绍了国外对段落检索中段落切分方法、段落检索算法及段落检索方法3项关键技术的研究现状，以及目前的一些应用和未来的研究方向。     

多媒体内容检索技术

同传统的文字信息相比，多媒体信息具有信息量大、难以准确描述的特点。基于内容的信息检索是一种相似度的检索，本文以图像检索为例，给出了检索的方法和算法。     

主题分析和检索策略——检索者真的成为检索过程中的薄弱环节吗？

本文根据作者2006年3月在希腊雅典召开的国际专利信息会议 （the Intemational Patent Information Conference, IPI-ConfEx,） 上的发言整理而成。一、介绍在过去的5至10年问,通过各专利局和专利信息商的努力,专利信息覆盖率以及数据库中的数据量得到了极大发展,从而提高了检索平台的质量。     

语义检索排序方法研究进展

排序算法的好坏很大程度上影响了搜索引擎的用户体验,尤其是近些年随着语义检索技术的发展,使其检索和排序的对象不仅仅局限于文档和网页,更包括了实体和关系等。在对现有研究与应用调研的基础上,对当前语义检索研究进行了综述,并按照排序的阶段将其分为实体排序、关系排序和本体文档排序,并详细阐述了每种排序算法的研究进展,最后指出,将用户的社会网络因素同已有的排序算法相结合,是未来语义排序的发展趋势之一。     

相关反馈技术在知识检索中的应用

本文从相关反馈技术的基本原理出发，综合应用信息管理与机器学习，探讨了相关反馈技术在知识检索中的应用模式、相关反馈检索算法和相关反馈学习算法，最后提出了对该领域研究的建议。     

并行信息检索及其控制过程

本文探讨了并行处理的有关问题。对于一些针对大型数据库进行的检索，检索的响应时间有时成为影响系统的可用性。针对并行检索的有关问题，本文讨论了并行检索的类型及相关的结构。重点对MIMD结构的算法和SIMD结构的算法进行了探讨。     

文献资料的手工查找与计算机检索

从事物之间联系的类型出发，阐述了文献资料的手工检索过程和计算机检索算法逻辑。对计算机受控检索、全文检索、自然语言检索和多媒质检索等做出了简要的理论说明。     

计算机情报检索的新算法及其在C—dBAESⅢ上的实现

本文就倒排档检索中的核心环节——检索提问式的逆波兰转换,提出了一种崭新的算法——二项拆分法,从逻辑式自身的性质出发,避开了常用的福岛法的判断算子优先级别的弊端,巧妙地实现了逆波兰转换,并在C—dBASEⅡ上得到了实现。     

基于颜色内容的图像检索原理与方法

本文介绍了基于颜色内容的图象检索技术原理,分析了颜色的特征、颜色直方图构造、颜色直方图匹配算法及其优化、索引编制和检索匹配的过程等问题。     

学术信息搜寻过程中的用户信息焦虑研究

【目的/意义】探索学术信息搜寻过程中用户信息焦虑的动态变化过程,了解其成因,为减轻用户在学术信 息搜寻中的信息焦虑程度和构建良好学术信息环境提供建议。【方法/过程】采用半结构化访谈和问卷调查的方法, 通过文献调研和8份访谈数据修订学术搜索信息焦虑量表,根据信息搜寻过程理论进行阶段划分并编制问卷,对 649名学术用户进行调查。【结果/结论】研究发现信息质量焦虑、信息数量焦虑、信息检索工具焦虑、信息素养焦虑、 信息获取焦虑及信息处理焦虑是学术信息搜寻中普遍存在的6种焦虑类型,其中学术信息获取是引发焦虑的主要 类型;学术信息搜寻过程中信息焦虑呈先增后减的变化模式,收集阶段用户焦虑程度最高;每个阶段出现的信息焦 虑类型和程度存在明显差异,初始阶段、选择阶段和表述阶段信息焦虑出现类型较为集中和单一,探索阶段用户产 生的信息焦虑类型最为复杂。【创新/局限】构建学术信息搜寻各阶段行为框架,从微观层面将信息焦虑的研究细化 到学术搜索的各个阶段。     

如何利用Internet进行专题信息检索

Internet上庞大的信息量令所有人为之倾心,然而其信息的零乱性也使所有Internet的用户感到头痛,如何能在Internet上较快找到专题信息是目前最困扰科技工作者和专业人士的难题,本文作者根据自已的实验经验,就怎样利用Web查找专题信息为读者提供一些有效的方法。     

检索期刊定量评价指标体系综论

检查期刊评价的方法有定性评价和定量评价两种。文章论述了定量评价中常用的报道时差、存贮率、信息量、易读性、重复率和标引深度等项指标,以期为确立我国检索期刊定量评价指标体系提供基本的参考材料。     

竞争环境下因特网上专利数据库的新功能

通过因特网检索各国专利信息已成为各行各业获取专利信息的一条便捷有效的途径．目前网上专利数据库出现了专利引文检索、基于概念的自然语言检索、数据挖掘、以及数据库整合等一些新功能和新动向．为企业获取竞争情报提供了一些新方法和途径。     

一种基于领域的语义搜索引擎模型SSEM

Internet已成为全球最丰富的数据源,数据类型繁杂且动态变化,如何从中快速准确地检索出用户所需要的信息是一个亟待解决的问题.传统的搜索引擎基于语法的方式进行搜索,缺乏语义信息,难以准确地表达用户的查询需求和被检索对象的文档语义,致使查准率和查全率较低且搜索范围有限.本文对现有的语义检索方法进行了研究,分析了其中存在的问题,在此基础上提出了一种基于领域的语义搜索引擎模型,结合语义Web技术,使用领域本体元数据模型对用户的查询进行语义化规范,依据领域本体模式抽取文档中的知识并RDF化,准确地表达了用户的查询语义和作为被查询对象的文档语义,可以大大提高检索的准确性和检索效率,详细地给出了模型的体系结构、基本功能和工作原理.     

高管团队信息搜寻与组织创新的关系研究

全球化的信息时代,高管团队能否有效的获取信息,做出创新的决策决定了企业能否在激烈的竞争中获得优势。文章探讨的是高管团队信息搜寻行为与组织创新之间的相互关系以及高管团队搜寻整合能力对二者关系的影响。本研究构建了信息搜寻模型,把信息搜寻分为搜寻领域与搜寻过程两个维度,并在此基础上提出若干搜寻特征。通过对高科技企业进行实证研究,文章发现高管团队信息搜寻行为有助于组织创新,但高管团队搜寻整合能力对上述二者关系的影响有限。     

Digital Images for the Information Professional,by Melissa M. Terras. Burlington,VT: Ashgate, 2008. 245 pp. $114.95 cloth. ISBN 978-0-7546-4860-4 (cloth)

Privacy has largely been equated with every individual's right to privacy. Accordingly, current efforts to protect privacy on the Internet have sought anonymity by breaking, where possible, links with personally identifiable information (PII)—all uses of aggregated data stripped of PII are considered legitimate. This article argues that we need to use a broader concept, general or group identifying information (GII), because even aggregated data stripped of PII violate privacy at the community level. The search engine companies, or anyone else with access to their log files, can use these data to generate a moment-by-moment view of what is on the collective mind. Such a view can be used in a variety of ways, some with deep economic and even political impact. In order to frame this discussion, it is necessary to examine some of the realities of the search engine-mediated associative interface to the World Wide Web. While this interface has enormous benefits for the networked world, it also fundamentally changes a number of issues underlying various current debates about Internet governance.     

A language modeling framework for expert finding

Statistical language models have been successfully applied to many information retrieval tasks, including expert finding: the process of identifying experts given a particular topic. In this paper, we introduce and detail language modeling approaches that integrate the representation, association and search of experts using various textual data sources into a generative probabilistic framework. This provides a simple, intuitive, and extensible theoretical framework to underpin research into expertise search. To demonstrate the flexibility of the framework, two search strategies to find experts are modeled that incorporate different types of evidence extracted from the data, before being extended to also incorporate co-occurrence information. The models proposed are evaluated in the context of enterprise search systems within an intranet environment, where it is reasonable to assume that the list of experts is known, and that data to be mined is publicly accessible. Our experiments show that excellent performance can be achieved by using these models in such environments, and that this theoretical and empirical work paves the way for future principled extensions.     

Who Searches the Searchers? Community Privacy in the Age of Monolithic Search Engines

Privacy has largely been equated with every individual's right to privacy. Accordingly, current efforts to protect privacy on the Internet have sought anonymity by breaking, where possible, links with personally identifiable information (PII)—all uses of aggregated data stripped of PII are considered legitimate. This article argues that we need to use a broader concept, general or group identifying information (GII), because even aggregated data stripped of PII violate privacy at the community level. The search engine companies, or anyone else with access to their log files, can use these data to generate a moment-by-moment view of what is on the collective mind. Such a view can be used in a variety of ways, some with deep economic and even political impact. In order to frame this discussion, it is necessary to examine some of the realities of the search engine-mediated associative interface to the World Wide Web. While this interface has enormous benefits for the networked world, it also fundamentally changes a number of issues underlying various current debates about Internet governance.     

采莓与搜索:随性休闲搜索行为特征研究

[目的/意义]随性休闲搜索具有与工作任务情境下以结果为导向的搜索行为不同的规律，探索休闲情境中的搜索行为特征对于信息系统功能的优化，从而为用户日常信息搜索提供更有效的支持具有重要的意义。[方法/过程]论文以采莓模型为基础，采用基于观察实验的日记研究法，招募23位实验参与者进行了为期一周的视频搜索实验，通过文本分析和数据建模，从查询变化、思考、信息/文档、结束4个方面分析了随性休闲搜索行为的特征。[结果/结论]随性休闲搜索中用户需求及其变化带来了查询改变；用户对信息保持着开放选择，从自身情感体验进行搜索评价。随性休闲搜索是一个顺其自然的信息接受和利用过程，也是一项带来快乐体验的休闲活动。