提问自动扩展算法——词为基础概念学习法

本文介绍了用以词为基础的概念学习法来自动扩展提问式的算法,该算法通过学习出现在当前提问中的概念描述词来逐词扩展提问。实验表明,与传统的向量空间检索模型及相关反馈算法相比,本算法能大大提高查全率和查准率。该方法可用于数字图书馆和WWW等的检索中。     

Query Expansion with Long-Span Collocates

The paper presents two novel approaches to query expansion with long-span collocates—words, significantly co-occurring in topic-size windows with query terms. In the first approach—global collocation analysis—collocates of query terms are extracted from the entire collection, in the second—local collocation analysis—from a subset of retrieved documents. The significance of association between collocates was estimated using modified Mutual Information and Z score. The techniques were tested using the Okapi IR system. The effect of different parameters on performance was evaluated: window size, number of expansion terms, measures of collocation significance and types of expansion terms. We present performance results of these techniques and provide comparison with related approaches.     

Exploiting Manual Indexing to Improve Collection Selection and Retrieval Effectiveness

Vocabulary incompatibilities arise when the terms used to index a document collection are largely unknown, or at least not well-known to the users who eventually search the collection. No matter how comprehensive or well-structured the indexing vocabulary, it is of little use if it is not used effectively in query formulation. This paper demonstrates that techniques for mapping user queries into the controlled indexing vocabulary have the potential to radically improve document retrieval performance. We also show how the use of controlled indexing vocabulary can be employed to achieve performance gains for collection selection. Finally, we demonstrate the potential benefit of combining these two techniques in an interactive retrieval environment. Given a user query, our evaluation approach simulates the human user's choice of terms for query augmentation given a list of controlled vocabulary terms suggested by a system. This strategy lets us evaluate interactive strategies without the need for human subjects.     

《广雅疏证》的计算机处理

利用Delphi6为《广雅疏证》一般词语制作的数据库查询系统，通过“词条序号”或“被释词”可以查询到数据库中它们各自所对应的“词条”、“释词”、“疏证”及“卷次”等信息，通过输入关键词则可对“疏证”中的内容进行检索；利用“《广雅疏证》查询系统”的上述功能还可以进行辅助研究。     

数据库管理系统中的模糊查询技术

介绍在数据库管理系统中简单的模糊查询方法、查询条件为缩略语或简称的模糊查询方法和SELECT-SQL语句的模糊查询．提供了能实现真正模糊查询的二个通用函数的源程序．利用结构化查询语言SELECT-SQL编写的通用查询程序其通用性和执行速度都非常好．     

基于SQL Server的数据库查询优化分析

优化数据库的整体性能是数据库技术的另一个研究热点。以SQL Server为基础,分析了数据库查询优化的常用方法:索引优化和SQL语句优化,证明可以提高数据库的整体性能。     

查询优化技术及SQL Server2000的查询优化方法

主要讨论查询优化技术在关系型数据库中的作用及实现方法,在此基础上,介绍了SQL Server2000的查询优化的一般方法及步骤。     

在WEB-GIS环境下基于Hillbert曲线的空间查询优化方法

在WEB环境下的（Geographical Information System-GIS）的应用程序中,客户端的用户浏览空间对象集合具有明显的访问局部性。本文提出了一种在空间查询中利用H illbert曲线空间局部性特性预先提取空间数据的空间优化方法,该方法充分利用用户访问模式的特点大大提高了在空间数据库上执行空间查询的响应时间,最后给出了优化方法的算法伪代码以及在MAPGIS平台上的试验分析数据。     

基于SuperMap GIS的公交查询系统的设计与实现

基于Visual Basic6．0和Supermap Objects5开发平台,开发了梅州市公交查询信息系统。该系统实现电子地图功能,支持站点查询,线路查询,并能根据查询条件,在相应的约束条件下,提供公交乘车方案。同时,能实时更新系统的站点信息、线路信息等。     

基于关系矩阵的异构本体间近似查询

提出一种基于关系矩阵的异构本体信息系统间近似查询方法.首先定义关系矩阵表达不同本体的概念间关系,然后给出一个重写查询方法.利用2个本体的概念间包含关系,将一个本体中的查询重写为另一个本体中的近似查询,从而解决本体异构问题.并提出用向量表示查询,通过查询向量和关系矩阵计算的结果考虑不同本体概念间的不相交关系,得到比现有方法更精确的近似查询结果.该方法可由机器自动完成,易于实现且速度快.