The Study on the Query Expansion Technique Based on Q&A Data

查询扩展是信息检索领域中的一个热门话题,其目标是将与初始查询词相关的其他单词添加到初始查询请求中,以更详细地描述用户的信息需求.本文将查询过程视为特殊的问答过程,并基于此思想提出一种新的查询扩展方法.本文的贡献主要有以下几点:① 借助统计语言模型从大规模问答对数据中挖掘单词之间的扩展关系,并根据单词间的扩展关系对候选扩展词进行评级;② 提出一个新的查询扩展词选取策略,以克服已有查询扩展方法仅依赖评级的扩展词选取策略的不足.通过在真实数据集合上的实验,证明本文提出的查询扩展方法可以取得优于传统方法的性能,具有一定的实用性.     

基于语义计算的查询扩展优化研究

查询扩展技术是指在原有查询的基础上加入与用户输入的检索用词相关联的新词,组成新的更长、更准确的查询,用于弥补用户查询信息不足的缺陷.为了提高文本检索的效率,纳入网络检索环境下的用户个人偏好,在查询扩展技术中引入语义计算是一个重要研究方向.文章从语义计算的角度提出了基于语义关联树的查询扩展算法,通过动态生成语义关联树,有效降低词相似度矩阵计算工作量.通过控制语义关联树的层次结构及复杂度,灵活高效的生成不同语义空间模型.实验证明,该算法能有效提高文本检索的准确率.     

Ellis信息查询行为模型的演化研究

信息查询模型的研究仍处于前理论阶段，改进和完善现有模型具有重要的意义。采用文献调查法和案例分析法分析了Ellis模型的演化历程，包括Ellis模型的扩展模型、Ellis模型的阶段化、Ellis模型的策略化以及Ellis模型与其他模型结合的内容和特点。指出Ellis模型演化的内因源于其非情境性和适应性，提出要丰富和深化信息查询理论，促进Ellis模型的应用和发展，需要明确设置具体情境，准确界定行为特征，加强与其他信息查询模型的交融，指导信息查询系统的交互设计。     

信息检索模型与逻辑理论

本文从另外一个角度讨论信息检索模型。基于逻辑理论,本文定义了一种查询与知识集的等价关系,从逻辑的角度描述了查询与信息检索系统之间的关系、查询与作为检索结果的文献集之间的关系。     

基于本体的查询扩展与规范

研究本体支持下的智能检索问题。利用语义的层次结构和蕴涵关联量化领域概念的关联程度实现查询扩展，并采用RDF的三元组方式规范检索关键词，依据本体中的关联重构用户查询需求，以匹配策略实现智能检索。经过实例计算与分析，验证该方法的合理性，可行性及特点。     

一种本体驱动的Web信息检索模型及实现

本文提出一个本体驱动的Web信息检索模型以解决当前Web信息检索中存在的问题(如查准率低),并分析了该模型的关键组件用户提问分析组件、查询组件。在实验中,选择抽水蓄能领域资源简单地实现了该模型,向用户提供基于抽水蓄能本体的概念查询和语义扩充查询、语义缩小查询三种查询途径。该模型能够改善用户查准率和满意度,实现对该领域资源的智能化检索。     

情报检索系统Mazur模型的改进

本文对情报检索系统Ｍａｚｕｒ模型给出了文献的分层树刻画，提出一种计算标引权重的递归统计方法，引入了文献加权标引之间的一种新的包容关系，从而对Ｍａｚｕｒ模型作出了一些有意义的改进     

WWW环境下信息第一检索策略的实验调查

人们在网上查询某个问题时，采取的第一检索策略是非常重要的。本文通过实验调查研究。重点探讨了www环境下对不同问题人们选择的第一检索策略的变化，发现了人们在不同时期其所采取的第一检索策略的变化趋势。     

因特网信息查询及检索策略

本文介绍了因特网信息查询的现状、查询方式及查询方法,重点介绍了搜索引擎、查询技巧和查询策略。     

二元语义信息检索模型*

提出一个基于二元语义的信息检索模型。该模型包含文档的表示、查询语句的表示、文档和查询的匹配3个部分。相对于传统的基于查询关键词精确匹配的信息检索模型,该模型能较好地满足用户查询要求中的灵活性。     

基于关联规则挖掘的查询扩展模型研究

为了将关联规则挖掘技术更好地应用于信息检索查询扩展，通过对基于关联规则挖掘的查询扩展模型的深入研究，归纳出4类共13种查询扩展模型，理论分析和实验比较各个查询扩展模型的检索性能，试图发现一些优秀的扩展模型。     

社交媒体视角下图书情报领域的跨学科性研究

[目的/意义]社交媒体下非正式学术交流逐渐成为学者们学术交流的又一新天地，探索社交媒体下具有综合交叉学科性质的图书情报领域的跨学科特性，可以作为传统学术交流研究的一个补充与参考。[方法/过程]以科学网博客为代表，从用户好友关系、评论关系及推荐关系三个角度构造学科亲缘树，然后借用亲缘树的多样性指标分析了图书情报的跨学科特性。[结果/结论]通过本文研究，发现图情领域用户学科亲缘树与好友学科亲缘树之间存在强相关性，推荐对象的学科亲缘树与评论对象的亲缘树存在极强相关性；此外，本文还发现"计算机科学""管理科学与工程""宏观管理与政策"是社交媒体上图情领域用户最亲缘学科。     

基于高质量反馈源的XML查询扩展

有效避免伪反馈的"查询主题漂移"主要需要解决两大问题,一是如何确定相关文档,形成较高质量的伪相关文档集,另一个是在伪相关文档集里如何挑选扩展信息.本文主要研究在获取了高质量伪相关文档集合的基础上如何有效进行XML查询扩展.针对XML文档的特点,提出了扩展向量空间模型的查询词扩展方法.实验结果表明,与初始查询和传统的词项扩展方法相比,该扩展方法更能获得与用户查询意图相关的扩展信息,更能有效地提高检索质量和性能.     

光盘数据库与网络信息查询在经济文献检索中的应用

本文主要介绍网络资源中常用的经济信息工具，图书资料工作者为读者提供查询时的检索策略和技巧，并运用到解决实际问题中去。     

基于对象代数的查询语言及其查询处理

在大多数面向对象数据库中，数据只能通过程序设计语言来存取，终端用户没有一个简单的工具执行查询。本文讨论了一个类ＳＱＬ的查询语言ＡＳＱＬ，以解决上述问题。ＡＳＱＬ是基于对象代数的查询语言，本文讨论了对象代数表达式的等价变换规则，利用这些规则进行查询优化。本文只讨论高层优化─—通过等价变换对表达式重写实现查询优化。     

Deep Web信息抽取研究

针对Deep Web信息资源的利用问题，指出对其进行信息抽取的意义，分析对比在信息抽取过程中处理查询接口和抽取结构化数据这两个主要步骤所使用的技术，采用基于关键词查询和建立文档对象模型的方法对专利数据库进行抽取实验。通过分析实验结果，验证抽取方法的准确性，指出不足之处和解决的途径，以期达到充分利用Deep Web信息资源的目的。     

表述自然语言的语义树

一、引论 此文建立一个表述自然语言概念之间复杂的语义关系的体系。语义树是由图示形式构成的语义代数，以节点符号表示概念名称和关系的有序树。它是从原文中产生、表示其中文句的概念：关系。使用CETA系统，通过转译语法，为原文语义结构的表述给出假设，可得到表述自然语言的语义树。此系统可应用到情报检索和主题词表的编制自动化过程中。     

基于三数组Trie索引树的词典查询机制*

对双数组Trie进行改进，设计实现基于三数组Trie索引树原理的汉语词典查询机制，并用递归算法实现构词状态表的自动构建。     

信息树在信息可视化中的应用

信息可视化是目前国内外情报学研究的热点和前沿问题。信息树技术作为信息可视化的表现形式之一，日益受到关注。文章通过信息树的三种模型——半径树、双曲线树、三维双曲线树和传统的树型结构之间的优劣比较，分析和证明了信息树在信息可视化应用中的发展前景。     

问答式信息检索查询优化技术研究

问答式信息检索是新一代搜索引擎,它接收自然语言描述的问题,在文档集合中搜索并返回问题的精确答案.问答式信息检索中,检索模块性能的提高将直接影响问题回答系统的整体性能.本文研究系统中的查询优化技术,包括两种策略:基于模式知识库的查询优化;挖掘Web语义蕴含信息,构建查询扩展资源.本文利用TREC提供的问题集与答案集(TREC8-TREC13)做实验来测试查询优化方法的性能,实验结果表明,相对于传统的查询生成,本文采用的查询优化技术在检索精度上取得了提高,t-test结果证明,系统性能提高统计显著.