领域本体支持下的语义查询扩展研究

人们在利用搜索引擎进行信息检索时,较少的检索词难以反映用户真正的检索意图,因此对用户输入的检索词进行扩展尤为必要。对传统的查询扩展进行了改进,通过建立领域本体,借助本体及本体的推理机制,将用户输入的检索词从直接和间接两方面扩展为语义联系的查询关键词集合,以提高信息检索质量和效率。     

P2P环境下数字图书馆系统基于语义的节点查询扩展研究

针对传统数字图书馆中基于关键字的P2P查询扩展存在对用户检索词语义信息解释不足的缺陷,本文提出一种P2P环境下基于语义的节点查询扩展方法,通过把关键字关联表和本体相结合,实现了一种个性化查询扩展方法,同时利用这种扩展方法实现P2P中基于兴趣网络的搜索,能够较大幅度提升检索效率。     

基于查询语义树的语义查询扩展研究

本文主要研究了查询语义树的生成策略、用户查询语义的提取机制，以及查询语义树中语义边界的确定方法。通过查询语义树产生候选扩展词，再计算候选扩展词与所有查询项在初检局部文档集合中的共现度，用以评估扩展词质量，使得扩展词与用户查询所蕴涵的主题具有较强的语义相关性。实验结果表明，与传统向量空间模型检索算法比较，查询性能有明显的改善。     

一种扩展功能可选取的文本检索系统

文章采用了查询扩展的一些不同规则及方法,设计出一种扩展功能可选取的文本检索系统。在该检索系统中,用户可以根据自己对所要找的信息想进行哪方面的扩展检索而选择对应的扩展功能,这样可以更好、更灵活的根据用户的需求进行检索,避免了大量无关信息的返回,从而更好的提高了检索的性能。     

基于同义词关系改进的局部共现查询扩展

基于局部共现的查询扩展是一种比较优秀的检索方法,但是这种方法只考虑了术语之间的共现关系,并没有考虑术语之间的同义词关系.合理考虑术语之间的同义词关系可以有效提高系统检索性能.在局部共现查询扩展方法基础上加入了同义词的因素,将初始查询术语与其同义词表示为一个集合,利用词语和这个集合在局部文档集中的共现频度来选取扩展词.实验结果表明,改进方法检索效果要优于局部共现查询扩展方法.     

用于信息检索的贝叶斯网络模型扩展

针对传统的信息检索方法采用基于关键词匹配的模式,导致查询效率低下的问题,利用同义词对查询术语进行扩展,提出了一种用于信息检索的贝叶斯网络模型扩展,并引入词共现的方法挖掘术语之间的相关关系。实验结果袁明,新模型能够有效地提高检索效率。     

XML信息检索中基于反馈的查询扩展分析

XML信息检索中,提高检索准确率的有效途径就是基于反馈机制的用户查询扩展。根据反馈机制的不同,文章对国内外研究XML查询扩展的文献进行了分类分析,重点分析、比较了几篇有影响文献的扩展方法和实验结果。在深入分析的基础上提出了当前研究中存在的几点不足,并对未来的研究工作作出了一些简单的预测和展望。     

基于本体的语义查询扩展应用研究

传统的基于关键词匹配的信息检索方式已无法满足智慧城市建设进程中海量数据处理的要求,而基于本体的语义查询扩展智能化搜索技术借助于本体的语义信息与扩展推理使查询条件更符合用户意图,能够提高查全率和查准率,优化检索结果。在本体语义查询扩展技术的研究基础上,使用主流的本体编辑工具Protégé创建了一个"计算机"领域的本体,并根据现实需要进行规则修改,最终将其应用于智慧城市远程教育资源的个性化搜索中,能取得较理想的效果。     

全局分析和本体技术相结合的查询扩展算法

查询扩展可以弥补用户初始查询请求语义信息不明晰的缺陷,提高搜索性能。首先,对用户查询模式进行分析,根据查询模式的不同特点给出相应的查询扩展方法与策略,然后,提出一种全局分析和本体技术相结合的查询扩展算法,有效解决各类查询模式的查询扩展问题。仿真实验的结果表明,该算法的综合性能比全局分析的查询扩展算法的综合性能提高了12.9%,比基于本体技术的查询扩展算法的综台性能提高了9.8%。     

基于布尔检索策略的问答系统性能研究

本文系统地研究和评价了问答系统（QA）中一系列可能的布尔检索策略。我们首先给出了两个评价指标：覆盖率和答案冗余度,它们被广泛的用于评价QA系统一些标准的排序检索系统的性能。其次我们考虑QA系统中的一些布尔检索策略,也就是如何从用户问题中产生布尔查询式并把与此查询相关的回答结果集返回给用户,然后评价查询的效果。本文的目的是理解如何产生更好的QA查询策略以及那些方法能更有效的实现这种策略。     

AWAR算法在信息检索查询扩展中的研究

针对目前常用的信息检索算法普遍存在查询性能不高的问题。本文提出了一种基于AWAR算法的信息检索扩展查询模型,该模型首先采用传统向量空间模型算法对检索目标进行初检,然后利用最小完全加权置信度阈值生成完全加权关联规则,最后根据规则提取扩展词,得到查询结果。实验表明,基于AWAR算法的信息检索扩展查询模型的检索性能比传统向量空间模型算法和基于局部上下文分析的查询扩展的检索算法要高。     

基于本体集成的自动语义检索及可视化模型

语义检索在实际应用中主要面临用户查询意图获取困难、语义分析能力和语义扩展能力较差、单本体覆盖范围小、概念语义不丰富、自动化程度和可视化功能低等问题。针对此,文章提出一种基于本体集成的自动语义检索及可视化模型。实验表明:该模型不仅能够提高检索结果的准确率,而且可以很好地满足新一代语义Web环境下用户精准检索及可视化检索的需求。     

信息检索系统的相关词提示技术与评测

在Web信息检索中,为了明确用户的查询需求,很多搜索引擎和全文数据库提供了相关词提示功能。本文简要介绍了Web信息检索中相关词提示的获取技术,并对相关词提示效果进行实际调查分析。从关键词库中随机抽取若干关键词,在选定的搜索引擎和全文数据库上进行信息检索,获取抽样关键词的相关提示词。通过关键词检索、人工打分和数据统计,进行查询扩展分析、查询式专指度分析和查准率分析,给出相关词提示在改善检索效果和用户满意度方面的综合评价。     

关联语义的概念查询扩展模型

针对传统查询扩展存在的缺陷,设计了一种基于关联语义的概念查询扩展模型,从概念语义层次上阐述了模型的设计思想及其各组成模块的功能.在分析提取用户查询语义机制的基础上提出一种计算用户查询语义与文档的语义关联权重的新方法.理论分析和实例验证表明这种查询扩展方法可以改善查全率和查准率.     

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。     

基于MPEG-7标准的视频检索模型研究

基于MPEG-7标准处理模式,采用分层方式进行视频特征标注和聚类索引,构造一种分层组织的视频信息检索模型。考虑用户需求描述和查询历史数据对检索性能的影响,提出了一种表达用户查询需求的形式化方法和构建查询记录知识库,并引入视频属性的权重自动更新机制,解决视频特征与用户检索需求的分离、查询特征分析和多模态查询的结果融合问题,实现一个标准的、通用的视频信息检索平台。实验证明,该视频检索模型不仅具有较高的查询效率,而且能够得到较好的查全率和查准率。     

Oracle 11g语义技术在测绘学科图书资料检索中的应用

针对武汉大学图书馆信息分馆测绘图书资料的检索要求,文章利用Oracle来存储和管理测绘图书目录(元数据)记录;利用Oracle语义工具来建立、存储和管理中国图书分类体系及其扩展语义信息,实现语义查询和推理;开发语义数据库的维护工具进行语义库的新增、删除和修改;在此基础上,开发客户端和服务器端查询程序满足图书读者基于语义的智能检索需求,提高了图书目录检索的效率和用户体验。     

基于AHP的图像检索人机界面研究

提出了一种基于AHP方法的图像检索查询界面.在图像的检索过程中,用户只需两两比较不同图像内容特征对检索目标图像的重要性,简单易行,能够减少传统方法的主观随意性成分,而且可以避免用户思维不一致带来的错误.实验结果表明,该检索系统人机界面友好,明显减轻用户检索负担.由于检索结果可解释性好,有利于用户积累检索经验.     

基于上下文的Web即时信息检索

用户当前正在浏览的网页内容有助于说明用户的即时信息需求.在现有相关研究的基础上提出了一种基于上下文的Web即时信息检索方法,该方法允许用户从正在浏览的网页中选择一段文本作为原始检索条件,由检索系统从其上下文中提取一级扩展词和二级扩展词来形成新的检索条件进行检索,并将检索结果按相似度从大到小的顺序呈现给用户.     

基于语义的XML关键字查询

针对XML数据的关键字查询问题,考查了已有的查询技术的优势和不足,提出了基于语义的XML关键字检索算法。对用户输入的关键字进行分类,分为条件关键字和结果关键字。条件关键字只用于限定查询范围,不出现在结果集中。给出了语义相关节点对的概念和判定方法,并提出了基于关键字分类和语义相关节点对的XML数据查询算法。