基于Web的多媒体数据挖掘技术研究

提出了一个基于Web的多媒体数据挖掘系统的框架结构模型,一种联合查询的优化方案和一种多媒体数据挖掘算法。该模型首先通过多媒体概念检索技术智能化地在Internet上搜索Web页面,通过向量空间模型进行多媒体信息检索,最后将检索的结果传送给用户。     

云存储环境中多关键词加密排序搜索方法研究

随着可搜索加密技术的发展,用户输入多个查询关键词即可对云服务器中的数据进行检索.但是随着数据量的增加,云服务器的检索效率不断降低,其安全性也难以得到保障.为此,提出一种云存储环境中多关键词加密排序搜索方法.首先,通过对文档的关键词进行聚类,获得特征较集中的索引向量;其次,对索引和查询向量构建标记,根据查询标记的位置过滤...     

基于多领域的元搜索引擎

由于单个搜索引擎所采用的排序算法和搜索范围不同,用户很难得到准确的结果信息;而元搜索引擎通过同时调用多个搜索引擎,在一定程度上提高了检索效果;垂直搜索引擎通过针对某一特定领域如医学、金融等为查询用户提供相关信息。本文针对多领域的信息检索,提出了将元搜索引擎与垂直搜索引擎相结合的方法,并构建了三种多域元搜索引擎,实验证明,与使用单独的搜索引擎相比,使用该搜索引擎能够获得更好的检索效果。     

基于领域本体的语义检索技术研究

随着计算机网络技术的发展,因特网已发展成为人们获取信息的重要渠道.传统的基于关键字的信息检索由于缺乏对用户查询语言的理解,难以满足实际的需要.本文在现有语义检索方法的基础上,阐述了本体的相关概念,将模块化的思想引入本体知识库的构建过程中,提出了一种基于本体的检索方法,并以家具领域本体为例,构建了一个基于领域本体的语义信息检索系统.     

基于向量空间模型的多关键字检索技术

根据HTML文档不同标签域的分布特征和对文档内容的代表能力不同,本文提出了一种改进的向量模型;针对Web信息检索的特点,给出了一种多关键字查询向量的构建方法。最后通过文档向量与查询向量之间的相关度对检索结果进行优化,提高查准率。     

基于多尺度卷积神经网络的图像检索算法

图像检索一直是模式识别领域非常重要的研究方向,有着十分重要的研究意义。构建了一种多尺度的卷积神经网络结构并成功应用到报纸图像检索问题中。由于采用一种有监督的学习策略,因此需要提前对训练集中的图像进行人工标签,而人工标签的准确性会对图像检索效果产生很大影响。针对这个问题,提出用一种基于可视化特征方法来指导人工标签。通过这种方法提高人工标签的准确性,从而提高利用卷积神经网络算法进行图像检索的准确率。     

WPAC检索与设计问题

图书馆信息资源通过WPAC ,为读者提供了WEB检索页面。就图书馆网页应该具备的功能展开讨论 ,对各种信息检索途径进行评介 ,探寻一种规范、通用的网页检索形式 ,促进更科学、更方便的检索方法的出现     

基于向量空间模型的用户兴趣模型研究

分析了搜索引擎服务质量不高的原因,提出使用用户兴趣模型提高个性化信息检索质量的方案。设计了一个基于向量空间模型的用户兴趣模型算法,该算法根据页面的反馈度以及关键词在页面中出现的频度和位置计算该关键词的权重,使个性化信息检索效果得到了明显提高。     

JSP页面数据列表的分页实现

采用JSP进行Web应用开发时,页面数据列表的分页处理是一个难点.本文通过对分页算法的详细分析后,采用开源标签DisplayTag实现分页有很好效果.并举例详细说明了DisplayTag的获取,对从数据库取出的数据列表的分页实现,分页显示的国际化以及分页处理的其它功能,如表项排序,css样式修饰等.     

校园网多数据源信息检索系统的设计与实现

高校校园网信息资源数量巨大,各信息发布系统的相互独立及多种异构数据源的使用对在校园网范围内进行统一的信息检索设置了障碍。系统着重解决由非结构化文本数据和结构化数据库数据形成的多数据源的集成与整合问题,在Nutch搜索引擎基础上利用Lucene接口对多种源数据建立索引,构建多数据源全文信息检索平台,从而有效地实现全网信息检索并提高检索速度和精度。     

基于引文上下文分析的文献排序方法研究

基于全文的信息检索技术很难准确进行主题识别,无法识别文章的重要性。利用引文上下文语义构建一个引文网络可达到提升检索效率和效果的目的。通过分析引文上下文,将相关文献排序,从而确定重要文献。引文上下文包含的语词如果与目标语词相关,那么就在两篇文献之间创建一个有向且赋予权重的边,然后在这个由不同边构成的网络里用相关的排序算法找出重要文献。该排序方法可通过给定检索语词找出重要文献,即便检索出的文章中不含有既定检索词也同样成立,极大增加了文献检索的查全率和查准率。     

链接访问结合页面权重的加权网页排序算法

针对许多网页排序算法都是面向内容,未考虑用户使用倾向的问题。提出一种基于链接访问的加权网页排序算法(WPSLA),基于链接访问(LA)为搜索引擎设计网页排名算法,并考虑网页入站链接的访问次数。采用加权页面排序(PS)算法为权重更高的页面分配更大的排名值,使得每个外链接获得一个与其受欢迎程度成比例的值,并通过链接的访问次数来计算和确定用户的使用趋势,分析用户的浏览行为。实验结果表明提出的算法性能优越,可以有效增加页面的相关性。     

一种基于概念的信息检索方法

为了获取词语在文章中的语义权重,解决词语的同义、多义模糊问题,提升信息检索的效率,提出了一种基于概念的检索模型,模型中设计了一种形式化的文本内容表示框架,框架由2部分构成:文章的“领域”以及“情景与背景”信息,并由概念(形式化语义)加以表示.同时,提出了提取该概念框架的方法,给出了用于框架与检索要求间匹配的两阶段平滑算法.实验表明,在TREC6提供的小规模语料集下,采用所提出方法的信息检索模型与传统模型相比,平均召回准确率提升了约10%,效果显著,充分说明了基于本文描述方法构建的、以概念作为处理中介的信息检索系统的有效性和可行性.     

一种基于关联度的Skyline多目标优化文献检索方法设计与测试

查询与结果排序是文献检索系统的两个重要指标,直接影响着用户对文献资源的利用率。针对目前文献检索排序策略上存在的不足,从用户检索文献的需求出发,在Skyline算法的基础上提出一种基于Skyline关联度的多目标优化文献检索排序方法,将文献之间的关联程度作为查询算法的主要条件进行检索和排序,从而将有价值的资源挖掘出来。最后,基于CNKI数据库平台对相关文献进行检索,并应用所设计模型对检索结果进行重新排序。结果表明,该方法可有效优化排序结果,将关联度较高的文献信息挖掘出来,满足用户对期望资源的检索要求,提高了文献的利用率,具有一定的参考价值。     

基于项权值变化的矩阵加权关联规则挖掘和扩展查询技术信息检索模型研究

将项权值变化的矩阵加权关联规则挖掘技术应用于信息检索,提出一种基于项权值变化的矩阵加权关联规则挖掘的信息检索模型及其算法,采用新的剪枝策略和模式支持度计算方法。实验结果表明,新模型检索性能得到改善和提高。     

一种基于攻击向量自动生成的XSS漏洞渗透测试方法

针对XSS漏洞自动化检测方法在检测效率方面的不足,研究了改进的基于渗透测试的检测方法。提出一种攻击向量自动化生成方法,同时使用机器学习算法对生成的攻击向量进行优化和分类,提高漏洞检测效率。在使用攻击向量进行渗透测试前,使用探子算法去除一部分不存在XSS漏洞的页面,以减少测试阶段与Web服务器的交互次数。此外,还对获取的注入点进行去重处理,以避免重复检测不同页面中相同的注入点。实验结果表明,该方法能够有效改善XSS漏洞检测效率。     

一种新的语义网信息检索方法

为了提高基于描述逻辑的知识库检索的效率,提出了断言图的概念和基于断言图匹配的检索方法.断言图是带有标签的有向图,基于断言图匹配的检索方法首先利用给定规则对基于描述逻辑的知识库和查询请求中的量化符号进行处理,然后转换成有向的知识断言图和查询断言图,最后利用图的遍历算法实现基于描述逻辑知识库检索.实验表明,该方法能够明显提高知识库检索的效率,其执行效率比当前流行的RACER和KAON2分别提高了0·4%和3·3%.     

基于PCA改进算法的k近邻多标签学习

k近邻多标签学习算法是多标签学习领域经典算法之一,为处理多标签问题提供了新思想。将PCA改进算法应用到k近邻多标签学习算法中,提出信息损耗率,并实现动态降维;根据PCA算法计算样本的属性重要度;采用属性重要度作为权重改进距离计算方法。与已有多标签学习算法相比,该算法各评价指标明显优于已有算法。     

基于用户模型BMB_PRUM的可视化信息检索研究

可视化信息检索是目前研究的热点.BMB_PRUM是一种同时表达特征词的统计分布和特征词间的语义相关性的用户模型.将BMB_PRUM应用于可视化信息检索过程中.提出了相应的检索结构和算法,并通过实验证明了,该研究在用户检索的方便性和准确性上的优势.     

室内障碍物要素图构建方法

针对当前室内地图构建过程中未充分考虑可移动障碍物的问题,提出了一种室内障碍物要素图构建方法。首先,利用PointNet++-KPConv获取室内点云的语义信息;随后,采用滤波及体素下采样进行处理;然后,通过随机采样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法及欧式聚类对门、墙及室内障碍物点云进行提取,并提出了一种障碍物类型判别方法,将室内障碍物划分为可移动障碍物和不可移动障碍物;最后,将要素点云投影到二维平面构建室内障碍物要素图。结果表明,所提方法可以有效提取室内要素,障碍物类型判别方法的总体准确率达到97.96%,生成的障碍物要素图能够正确地表达室内环境语义信息。