支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案

针对云计算环境下已有的密文检索方案不支持检索关键词语义扩展、精确度不够、检索结果不支持排序的问题，提出一种支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案。首先，使用词频逆文档频率（TF-IDF）方法计算文档中关键词与文档之间的相关度评分，并对文档不同域中的关键词设置不同的位置权重，使用域加权评分方法计算位置权重评分，将相关度评分与位置权重评分的乘积设置为关键词在文档索引向量上相应位置的取值；其次，根据WordNet语义网对授权用户输入的检索关键词进行语义扩展，得到语义扩展检索关键词集合，使用编辑距离公式计算语义扩展检索关键词集合中关键词之间的相似度，并将相似度值设置为检索关键词在文档检索向量上相应位置的取值；最后，加密产生安全索引和文档检索陷门，在向量空间模型（VSM）下进行内积运算，以内积运算的结果为密文检索文档的排序依据。理论分析和实验仿真表明，所提方案在已知密文模型和已知背景知识模型下是安全的，且具备对检索结果的排序能力；与多关键字密文检索结果排序（MRSE）方案相比，所提方案支持关键词语义扩展，查询准确率比MRSE方案更加准确可靠，而检索时间则与MRSE方案相差不大。     

搜索引擎结果中Web文档的排序研究

信息检索结果中，如何对检索结果进行排序在很大程度上影响了用户所得到的检索结果。对现存典型的词频统计排序技术和超链分析排序技术进行了分析，并借助向量空间模型，提出了一种基于概念语义的查询词-文档相似度排序方法。     

改进的基于概念相似度的文本检索

为提高信息检索的查全率和查准率,提出改进的本体语义相似度计算方法,利用本体中概念语义相似度对检索结果文档的分值进行重新计算,过滤掉与原始查询相关度较小的文档。给出定义查询扩展中的迭代参数,减少进行扩展的次数,提高查询效率。利用开源工具Jena, Lucene进行文本语义检索测试,验证该方法的可行性和有效性。     

一种基于领域本体的论文检索方法的研究与应用

针对传统的论文检索方法缺乏语义理解,检索结果相关度不高的缺点,采用基于语义网络的文档语义表达模型,提出一种基于领域本体的检索方法。首先结合学科分类体系构建领域本体,并对论文文档进行语义索引;然后根据本体知识和索引信息构建基于语义网络的文档语义表达模型;最后改进用户查询与语义网络的相关度算法,综合关键词和语义的方法实现结果排序。实验结果表明,该方法能有效地提高论文检索的准确率和召回率。     

基于本体和局部上下文分析的查询扩展

在信息检索过程中,因查询词短少而引起的检索歧义性是影响检索效率的主要原因之一,而查询扩展方法和本体扩展方法能有效改善这一问题.提出一种基于本体和局部上下文分析的查询扩展方法:本体扩展根据本体推理规则对短查询词进行推理,得到与查询词有逻辑关联的推理结果集,为查询词加入了标准化的关联信息.局部上下文分析通过对文档库的分析,在与用户查询词最相关的前m篇文档中抽取与用户查询词最相关的n个扩展词,为查询词加入了统计扩展信息.将两部分扩展查询词合并,再通过扩展查询词相关度计算对搜索结果集进行排序.该方法结合了这两种方法的各自优势,从语义角度扩展关键词.实验分析表明,该方法能有效提高检索查全率和查准率.     

模糊粗糙集在科技文档检索中的应用研究

关于提高文献的检索效率,在科技文献检索过程中,传统的基于关键词匹配的检索方法缺乏对知识的理解和处理,只能检索出包含关键词的文献,而不能检索出与关键词语义相似的文献,因而检索结果在查全率和查准率都无法满足检索者的要求.将模糊粗糙集理论引入信息检索当中,对信息检索模型的缺陷进行了改进.首先用传统的互信息函数计算标引词之间的语义关联权重,构建出模糊近似空间;然后用TF - IDF方法获得文档的模糊向量表示,在计算标引词重要度权重时,不但考虑了标引词出现的频度,还考虑位置因素,查询的模糊向量表示完全由用户的兴趣确定;最后用模糊近似空间对关键词进行概念扩展,挖掘出相似概念类,计算文档和查询模糊表示的上、下近似集,文档和查询的匹配不再是关键词匹配,而是利用布尔逻辑的合取、析取公式对上、下近似集进行模糊匹配,并返回按相似度值排序的检索结果.仿真测试表明,方法能提高科技文档检索的性能,能对科技文献进行概念意义上的检索.     

领域知识文档的语义检索方法研究

语义检索是解决信息检索中准确度、人性化要求的一个非常有潜力的方法。通过对知识文档进行主题词标注,然后建立从词元→主题词→知识文档的二级索引结构;对用户的检索,进行查询词到主题词的转化,计算语义相似度,按照语义相似度算法进行排序文档。目前基于知识文档的语义检索系统已经在某集团公司进行部署和应用,取得了前5项结果命中用户总查询90%的效果,说明这种方法是语义检索的一种有效途径。     

面向领域的语义搜索引擎的应用研究

针对基于关键字的搜索引擎缺乏语义的问题,提出了一种面向专业领域的语义搜索引擎模型.以领域本体形式化描述为基础,构建本体语义框架,进而给出语义搜索模型.在模型中,以概念、概念-实例以及关键字等3种扩展特征项作为基础,对查询扩展算法和文档语义标注算法进行了研究,并且构建了语义索引,通过引入向量空间模型判定扩展检索词与语义文档的相似度.实验结果表明,该模型较传统模型较大提高了检索的查准率和查全率.     

基于语义向量表示的查询扩展方法

针对传统查询扩展方法在专业领域中扩展词与原始查询之间缺乏语义关联的问题,提出一种基于语义向量表示的查询扩展方法。首先,构建了一个语义向量表示模型,通过对语料库中词的上下文语义进行学习,得到词的语义向量表示;其次,根据词语义向量表示,计算词之间的语义相似度;然后,选取与查询中词汇的语义最相似的词作为查询的扩展词,扩展原始查询语句;最后,基于提出的查询扩展方法构建了生物医学文档检索系统,针对基于维基百科或WordNet的传统查询扩展方法和BioASQ 2014—2015参加竞赛的系统进行对比实验和显著性差异指标分析。实验结果表明,基于语义向量表示查询扩展的检索方法所得到结果优于传统查询扩展方法的结果,平均准确率至少提高了1个百分点,在与竞赛系统的对比中,系统的效果均有显著性提高。     

面向水利信息资源目录服务的分布式语义检索方法研究

针对水利信息资源目录服务中资源发现服务高查全率和实时性的需求,提出一种基于语义扩展的分布式元数据检索方法。该方法利用《水利公文主题词表》构建领域本体结合知网语义实现专业词汇与通用词汇的扩展,定义语义推理规则和词汇相关度,并结合推理机以支撑查询词汇的扩展;同时定义相似度阈值和选择方法防止"语义飘移"以保证检索查准率;采用语义相似度和文本相似度相结合的方式进行结果排序;基于MapReduce对索引创建和查询处理进行并行化改造提高检索的处理效率。     

基于领域本体的语义查询扩展

在信息检索研究领域,资源与查询词的匹配决定信息检索质量。现有检索方法的检索结果存在过多不相关信息,不能很好满足用户需求。针对传统信息检索存在的问题与当前语义查询扩展方法的特点,本文在分析各种语义查询扩展方法及其相关研究的基础上,提出一种改进的基于领域本体的语义查询扩展方法。该方法论通过本体模型和概念相似度的计算对检索信息进行检索意图树的构建并扩展;然后在资源本体中以最短路径的方式搜索资源。实验结果表明,本文方法相较其他查询扩展方法能得到更好的检索结果。     

面向本体的语义相似度计算及在检索中的应用

检索是获取信息的重要方式。传统检索只停留在关键字异同的逻辑层面,忽略了语义层面的信息。以本体的知识组织体系为基础,以检索应用为目标,提出面向本体的文档和查询的语义向量表示方法,进而建立面向本体的相似度计算方法,为语义检索创造条件,检索结果关注语义层面的匹配。并在理论的指导下,进行实验和分析。     

一种基于本体概念语义相似度的查询优化方法

文章提出一种优化查询方法,该方法将本体概念语义相似度和词法之间的关系相结合。先利用语法特征对用户输入的关键字进行扩展,然后通过分析语义相似度的强弱对扩展的结果进行收敛,以这种方式来提高用户输入的关键字和本体映射的准确性和完整率。传统搜索引擎不能很好地理解用户的意图的缺陷通过此方法可以得到有效解决。同时文章针对方法实现了优化查询系统,结果显示,搜索的准确率得到有效提升。     

海洋浮标管理信息系统的设计与实现

在通过分析海洋浮标数据特点的基础上,设计并实现一个海洋浮标管理信息系统。利用地理信息系统技术对浮标数据的空间性和时间性进行耦合,以统一的方式对空间数据和属性数据进行管理,在此基础上设计并实现海洋浮标管理信息系统。该系统可以实现了对浮标的多点、多路径、长时间序列的关联存储、条件检索和动态展现,通过将浮标总表与浮标分表相结合,实现浮标漂移路径的追踪。最后,通过应用实例证明了该系统的有效性与实用性。为海洋浮标资料的信息化管理提供有效的技术支持。     

基于语义主题相似度的Web教育资源查询方法

针对传统Web教育主体难以获得高可用教育资源的问题,提出了一种面向语义主题相似度的Web教育资源查询方法。该方法建立了本体概念语义网络（Ontology Concept Semantic Network,OCSN）,在此基础上,设计了基于语义主题相似度匹配的概念检索方法：在检索前主动将教育资源根据其语义和主题组织到本体概念语义网络中,然后建立一个基于语义特性的Web教育资源发现的垂直搜索引擎,并通过构造满足条件的相似度函数,将对应的语义距离映射为相似度,有效地提高了查询效率。实验结果表明此方法能够提高Web教育资源的查准率和查全率。     

一种基于本体的知识库语义扩展搜索方法

为使知识库的信息搜索突破传统基于关键字查询的局限,提出一种基于本体的知识库语义扩展搜索方法。将本体和语义扩展引入知识库,对用户查询条件进行扩展搜索,通过相关度分析对搜索结果进行排序,使搜索效果得到优化。实验结果表明,该方法能提高搜索查全率和查准率。     

基于查询扩展词条加权的文本检索研究

本文分析了关键词检索文本,由于其查询词没有扩展导致检全率低;而概念检索文本虽然部分有检索词扩展,但是查询词权重与原查询词没有区分.为此,本文利用词条间的语义相似度,提出一种查询扩展词条权重计算方法--展开减小法,并将查询词以及扩展词经展开减小法计算权重后构建向量空间模型检索文本.实验表明,构建的检索模型检索文本,其综合...     

基于本体的查询扩展研究

查询扩展是优化信息检索的一种有效方法。基于关键词的查询扩展对语义信息的忽略为结果带来了不好的影响,因而提出一种基于本体的查询扩展方法。首先建立本体模型,通过计算本体中的概念语义相似度和实例语义相似度,实现语义查询扩展。     

中文文本的信息自动抽取和相似检索机制

目前信息抽取成为提供高质量信息服务的重要手段,提出面向中文文本信息的自动抽取和相似检索机制,其基本思想是将用户兴趣表示为语义模板,对关键字进行概念扩充,通过搜索引擎获得初步的候选文本集合,在概念触发机制和部分分析技术基础上,利用语义关系到模板槽的映射机制,填充文本语义模板,形成结构化文本数据库.基于文本数据表述的模糊性,给出用户查询与文本语义模板的相似关系,实现了相似检索,可以更加全面地满足用户的信息需求.