基于多用户协同反馈的信息检索模型

随着WWW资源的不断增加，提高信息检索的质量变得十分重要．在这个过程中，根据检索用户的特点，充分考虑检索用户的意见对信息检索的质量和效率起到越来越重要的作用．本文将网络用户分为个人、社区和正规组织用户三种，通过分析不同类型用户的特点以及当前信息检索模型的基础上，提出了针对组织用户的基于多用户协同反馈的信息检索模型．该模型提出适用于正规组织用户的协同反馈的概念，并应用到信息检索领域．多用户协同反馈的概念根据正规组织用户的特点，充分考虑组织内所有协作人员的意见，结合最近一次检索结果，对用户查询请求不断进行修正后反复进行检索，从而有效提高了信息检索系统的精度和信息检索的协同工作能力．     

WEB信息检索与WEB数据挖掘

首先分析了WEB信息检索的现状,主要针对WEB信息检索的局限性,引出WEB数据挖掘,并对WEB数据挖掘技术作了概要的介绍.然后,讨论了WEB数据挖掘与WEB信息检索之间的关系,最后阐述了如何将WEB数据挖掘的研究成果应用到WEB信息检索领域中,从而提高WEB信息检索的效率和质量.     

基于本体的电子商务信息智能检索方法的研究与实现

针对电子商务信息检索效率比较低的问题,提出了基于本体的电子商务信息智能检索方法.该方法首先对电子商务信息源分析出其领域概念词,并根据概念词利用本体描述语言建立本体,接着对用户输入的检索短语进行概念词抽取得到相应领域的概念词,利用所得到的概念词通过智能检索算法得出用户检索结果集.文章最后给出了该方法的一个实现,应用结果表明该方法提高了电子商务信息的检索效率.     

体裁在信息检索中的应用

体裁是信息检索中重要的上下文因素之一.文章阐述了体裁的含义,重点说明了数字体裁的含义、识别与描述,介绍了体裁在信息检索中的应用现状,并分析了体裁在应用中所面临的识别、标注等问题;同时指出在未来发展中,体裁作为检索目标与文档目标的表现方式之一,应独立于内容与用户当前任务进行单独匹配.为将体裁作为独立维度应用于检索系统以提高返回结果相关度,引入DCG作为评价指标.实验结果表明,该方法能有效提高检索效果.     

词性标注对信息检索系统性能的影响

在信息检索中引入NLP 技术是信息检索发展的主要趋势,本文将NLP 中较为成熟的词性标注技术加入信息检索,采用大规模TREC 数据集,试图发现词性标注对检索系统性能的影响。笔者在SMART 检索系统上使用不同标注集、不同索引项权重进行了检索实验。实验表明,在信息检索中加入词性标注信息可能会对某些特定Topic 和Document 的检索效果有所改进,但词性标注的影响能力弱于索引项权重选择的影响能力。词性标注对检索性能的影响涉及到Topic 和Document 中的具体用词,普遍规律有待进一步研究。     

WEB信息检索与WEB数据挖掘

首先分析了WEB信息检索的现状，主要针对WEB信息检索的局限性，引出WEB数据挖掘，并对WEB数据挖掘技术作了概要的介绍。然后，讨论了WEB数据挖掘与WEB信息检索之间的关系，最后阐述了如何将WEB数据挖掘的研究成果应用到WEB信息检索领域中，从而提高WEB信息检索的效率和质量。     

基于XML的数字资源检索

XML技术自身所具备的特点使其在数据交换和共享方面具有优势,通过基于扩展XML文档查询语言检索方法的模型分析,并利用其技术特点以及XML标签所带来的上下文信息,提高检索效率,满足用户基本信息检索需求。关键词:XML技术;解析;数字资源;检索     

普通话广播语音的多层次标注与检索

广播语音的自动识别、标注、检索等是涉及到语音技术、自然语言处理、信息检索等多个领域的综合性课题。在介绍了广播语音的自动标注与检索的研究概况并分析了其中涉及的关键技术基础上,提出了面向普通话广播语音的多层次自动标注框架以及基于多层次标注的语音检索方案,对文档层、句子层和词语层的标注属性进行了探讨,采用了递归标注方法对属性逐层细化,并讨论了对语音自动标注至关重要的语音识别引擎和语音流分割等问题。基于本文提出的方法,对10 小时的普通话广播语音资料进行了标注和检索,得到了比较满意的实验结果。     

基于TLDA和SVSM的音乐信息检索模型

随着协同标注功能的普及,用户可以通过标注自己感兴趣的音乐实现个性化的分类管理,因此音乐共享系统中的社会化标签已成为互联网的重要资源。为了提高音乐检索系统的效率,综合考虑了社会化标签的特性及其对音乐检索模型的影响,利用了TLDA方法来进行标签聚类以获取更多的语义相关的标签,综合考虑了用户检索行为、歌词、音乐标签和音乐流行度来提高音乐信息检索系统的性能。实验表明,基于TLDA和SVSM的音乐检索模型相比于基于属性数据的音乐检索模型以及k-means标签聚类的模型,尤其是在音乐标签稀疏和非正规的情况下,能够在一定程度上提高音乐检索的性能。     

基于语义关联技术的信息检索策略

为提高在海量数据中的信息检索效率,分析了元数据目录服务技术的现状及其不足,通过引入语义关联技术,将语义关联的信息检索技术与网格信息服务技术有效结合,提出了一种改进的能有效提高检索效率的检索框架,并结合实例进行了描述.实验结果表明,该优化的语义关联查询方法是有效、可行的,能有效提高海量数据中信息检索的查准率和查全率.     

Rank-mediated collaborative tagging recommendation service using video-tag relationship prediction

A great many tags and videos are shared and created by a mass of distributors on Web 2.0 video sharing sites. This increasing user-generated content can further benefit service innovation of collaborative tagging. In order to enhance efficient video retrieval and online video marketing (OVM) application, this research proposes a rank-mediated collaborative tagging recommendation service that allows the distributors predicting the ranks of video retrieval from the shared video archive using vote-promotion algorithm (VPA). The system experiments evaluate the number of tags and videos between simple text retrieval and VPA. The user surveys verify the relevance, helpfulness, and satisfaction of the recommended tags. From the perspectives of service innovation, this research is to develop a systematic and quantified a video-tag relationship prediction and recommendation self-service that can provide an intelligent collaborative tagging service on video sharing sites.     

基于Web 的数字博物馆虚拟空间的构建与实现

为了解决数字博物馆信息孤立的问题,通过构建适合数字博物馆的虚拟空间的方法,将分散、孤立的文物信息实现共享。即这个虚拟的空间的作用是以一定的策略利用互联网进行文物信息的搜集、发现,然后对其进行理解、提取、组织和处理。设计过程中采用多线程、信息再过滤、信息重新分类等技术,对信息获取、分析、分类等技术进行改进。可解决目前数字博物馆信息来源局限性问题,同时提高了信息的准确性,使得文物信息分类清晰,实现文物信息的快速检索。     

文物信息获取系统关键技术分析

为满足用户广泛、准确、快速获取文物信息的要求,设计了数字博物馆文物信息获取系统。在设计过程中采用多线程、信息再过滤、信息重新分类等技术,对信息获取、信息分析、信息分类技术进行改进,解决了目前数字博物馆存在的信息来源局限性的问题,同时提高信息的准确性,使文物信息分类清晰,从而实现了文物信息的快速检索。     

Virtual Reality in the Digital Olympic Museum

This paper presents virtual reality in digital Olympic museum using animation and supporting cross-media information retrieval. The visitors use an avatar to navigate the DOM. DOM is a large-scale distributed 3D virtual environment for demonstrating the Olympics' history, culture and highlights.     

Toward an integrated digital museum system – the Chi Nan experiences

The essential activities of a museum are multifaceted and include collection, preservation, research, exhibition, education, and entertainment. Hence, the march toward a full-fledged digital museum must evolve from the digital library concept with the addition of various interactive edutainment modules. In this paper, we describe various phases of the digital museum systems constructed by the National Chi Nan University, Taiwan, over the past few years. The design concepts and integration issues of essential digital museum modules are addressed. We have as our long-term goal the construction of an integrated digital museum that provides digital archives with user-friendly information access interfaces, intriguing virtual exhibitions, adaptive online courseware, and adaptive interactive games. A mechanism to facilitate the implementation of large-scale aesthetic exhibitions has been proposed. Our approach, the fine-grained modularization of aesthetic hypermedia presentations, concerns the balance between the complexity in the authoring process, the aesthetic qualities of final hypermedia presentations, and efforts at style template implementation. Moreover, various experiences and evaluations of content-based image retrieval, online courseware, and online interactive games will also be addressed. Future work toward an integrated digital museum system is proposed. Our digital museums can be accessed at http://dlm.ncnu.edu.tw.     

基于协作式标注图像数据的垃圾标签检测方法

由于用户标签的不准确和语义模糊使得协作式标注图像检索正确率低,而现有垃圾标签过滤方法往往关注标签本身,忽略了协作式标签与图像的关联性。本文在分析协作式标注图像视觉内容与标签的关联性的基础上,提出一种基于协作式标注图像视觉内容的垃圾标签检测方法。该方法分析同一标签下图像视觉内容,设计不同的核函数用于颜色和SIFT(Scale invariant feature transform)特征子集,同时将2种低维特征映射到高维多模特征空间形成混合核函数,对同一标签下的图像进行基于混合核的最大最小距离聚类,少数群体的标签说明与图像内容关联性小则为用户标注错误的标签,从而检测垃圾标签。实验结果表明,该方法能够提高协作式图像垃圾标签检测的正确性。     

基于多语义关系的个性化查询扩展方法*

随着数字内容不断增长,信息检索技术已经不能满足不同用户对高精度信息内容获取的需求.文中提出基于多语义关系的个性化查询扩展方法,并应用于基于社会化标签的个性化搜索系统.模型使用标签-主题模型对用户兴趣模型进行建模,能够更有效地表达语义和提升搜索效果.在此基础上,进一步提出基于多语义关系的个性化查询扩展方法,利用社会化标签的多重语义特征进行扩展词的选择.在大规模真实社会化标签数据集上的实验表明,文中方法优于非个性化搜索及其它基于社会化标签系统的个性化查询扩展方法.     

An Empirical Study of Tagging for Personal Information Organization: Performance,Workload, Memory,and Consistency

Tagging allows users to organize their information and retrieve it later with multiple, freely chosen keywords, which is impossible with categorical folders. The need to organize information for personal later retrieval has been found to be one of the most important motivations for tagging. Despite the popularity of the concept, more empirical evidence is still required to verify the real benefit of tagging for information organization and retrieval. Furthermore, the problems of inconsistency in tagging hamper the usefulness of tagging as an effective organization tool. The current study aims to investigate users' motivation, performance, and workload when they use tagging to organize personal information and how the system design could improve the process. First, a pilot study combining think-aloud and interviews was conducted to obtain insights on why and how users select tags. Then, the first experiment with 40 participants was conducted to empirically compare the performance and workload difference in information organization and retrieval tasks between categorization and tagging interfaces. The results show that tagging users reported a significantly higher level of mental demand and frustration when performing organizational tasks and a significantly higher level of temporal demand and error rate when performing retrieval tasks compared with categorization. However, tagging users tend to have better memory of the organized content. The second experiment aimed to study how individual tagging consistency can be improved by the proper visualization of tag suggestions. The impact of frequency visualization by font size and semantically clustering was studied with 40 participants. The results show that semantically clustered tag clouds improve tagging consistency significantly; when a semantic clustering effect is presented, frequency visualization by font size can significantly alleviate the physical demand perceived by users.     

复数矩特征提取与检索算法

随着多媒体技术和网络通信技术的不断发展，基于内容的图像数据库检索技术正成为国内外研究的热点之一，是未来信息高速公路、商标信息库、数字化博物馆、CAD、CAI资源库等广泛应用领域的关键技术。基于内容检索的核心是媒体特征的提取技术。针对商标图像的特点，该文在基于特征提取与相似性距离度量方法的基础上，提出了复数矩特征提取方法与相应的检索算法。