基于人工标注的个性化检索系统评测的研究

个性化信息检索可以根据用户的检索兴趣返回个性化的检索结果。该文构建了个性化检索标注系统和个性化检索评测系统,生成个性化检索系统所需的语料集;并提出了以用户为中心的基于人工标注的个性化检索评价方法。个性化检索评测系统采用了NIST所建立的评价体系,根据用户的标注结果对个性化检索系统的性能进行自动评价,并给出量化、直观的性能指标。     

标准检索系统初探

针对目前国内外标准库不齐全以及存在错误的现状,整合国内外多个权威标准数据库,使系统的标准覆盖率和准确率都在国内处于领先地位.同时,对用户输入的检索关键字基本没有任何限制,用户可输入标准名称、标准号中的部分或全部来检索,提高了系统的易用性.另外,系统为用户提供检索时保存检索结果的功能,并可导出结果,方便用户的使用.     

专利信息本体的设计及应用

讨论了本体与国际专利分类表的内在联系。在专利信息服务系统中,以国际专利分类表为基础,提出了符合专利信息特点的IPC本体;设计了采用本体检索与关键字检索有效结合的组合检索方式;增加了从企业用户信息中提取出的用户兴趣模型。把用户兴趣模型转化为符合系统检索规则的检索条件加入到原组合检索中,进一步缩小检索范围,在一定程度上提高了专利信息检索的查全率和查准率。     

基于水利对象分类标签的分面推荐方法研究

水利行业现有目录检索系统对于领域用户支持良好,但是对于没有明确需求的普通用户则很难入手,容易产生信息过载问题。为此,本文将探索式的分面检索技术引入水利领域,提出一种基于区分度的分面推荐算法,将检索路径构建为一棵检索树,使用户的检索路径最短。为了验证算法有效性,将算法应用到实际系统中,并对水利对象建立分类标签,使不同的用户可以从不同维度对水利数据进行检索。该系统大大提高了用户的检索效率,为水利应用系统检索服务提供了一个全新的视角。     

专利信息本体的设计及应用

讨论了本体与国际专利分类表的内在联系。在专利信息服务系统中，以国际专利分类表为基础，提出了符合专利信息特点的IPC本体；设计了采用本体检索与关键字检索有效结合的组合检索方式；增加了从企业用户信息中提取出的用户兴趣模型。把用户兴趣模型转化为符合系统检索规则的检索条件加入到原组合检索中，进一步缩小检索范围，在一定程度上提高了专利信息检索的查全率和查准率。     

一种基于影视素材本体的关键词查询扩展方法研究

在语义搜索引擎系统中,为了使检索内容在不限制用户输入的情况下,检索结果更接近用户的需求,提出一种基于影视素材本体的查询扩展方法。对用户的检索文本中的关键词依据本体模型进行推理并按照相似度语义扩展,旨在得到更符合用户检索需求的扩展关键词集,在此基础上进行影视素材的检索,从而提高搜索引擎的召回率。     

基于用户兴趣模型的数字图书馆智能检索系统

针对传统数据检索系统存在的无法根据用户兴趣为其提供精准检索的缺陷,笔者提出基于用户兴趣模型的数字图书馆智能检索系统设计。根据软件系统设计要求,结合互联网技术为用户提供的多元化数据处理技术,进行智能检索系统整体框架设计;通过设置数据库的方式实现对数据的管理及归类。实验结果表明,该设计系统检索匹配程度更高,更具实用性。     

一种基于内容的图像检索界面

基于内容和对象的图像压缩和检索是下一代的图像处理技术,具有较广阔的应用前景。目前该领域的研究主要从设计方便、快捷的用户查询界面和发展图像数据库检索技术两方面展开。为此,该文提出了一种基于内容的图像检索用户界面的设计方法来满足用户复杂的检索要求。在图像的检索过程中,通过用户组合图标的方法来描述检索要求,同时将图像的颜色和空间信息相结合进行图像查询,并借助用户的反馈信息实现系统的自学习功能,最终逐步提高系统图像检索的速度和准确性。     

PowerBuilder中的条件检索

由PowerBuilder开发出来的MIS系统,具有功能强大、界面极其友好、用户操作简单、数据操纵功能极强、系统易于维护和扩充等诸多的优点.本文主要讨论PowerBuilder在开发MIS系统时进行条件检索的几种方法,包括用户自定义检索、主要列检索、关系型按例查询(RQBE)检索和选项检索等4种方法.这4种方法,开发人员在开发过程中的投入依次增多,而用户在实际操作中的投入则依次减少,操作也越简单明了.其中,选项检索最有个性,我们将重点介绍该方法.     

基于内容特征的图像和视频检索系统

该文介绍一种基于图像和视频内容的检索实验系统。系统能够提取描述图像和视频内容的特征矢量,通过用户接口实现图像和视频的检索或排序。文章描述了该实验系统的系统结构、检索方法、理论与实现技术和用户接口。在文章的结尾给出了试验结果并展望了以后的工作。     

深度多模态融合服装风格检索

目的 服装检索方法是计算机视觉与自然语言处理领域的研究热点,其包含基于内容与基于文本的两种查询模态。然而传统检索方法通常存在检索效率低的问题,且很少研究关注服装在风格上的相似性。为解决这些问题,本文提出深度多模态融合的服装风格检索方法。方法 提出分层深度哈希检索模型,基于预训练的残差网络ResNet（residual network）进行迁移学习,并把分类层改造成哈希编码层,利用哈希特征进行粗检索,再用图像深层特征进行细检索。设计文本分类语义检索模型,基于LSTM（long short-term memory）设计文本分类网络以提前分类缩小检索范围,再以基于doc2vec提取的文本嵌入语义特征进行检索。同时提出相似风格上下文检索模型,其参考单词相似性来衡量服装风格相似性。最后采用概率驱动的方法量化风格相似性,并以最大化该相似性的结果融合方法作为本文检索方法的最终反馈。结果 在Polyvore数据集上,与原始ResNet模型相比,分层深度哈希检索模型的top5平均检索精度提高11.6%,检索速度提高2.57 s/次。与传统文本分类嵌入模型相比,本文分类语义检索模型的top5查准率提高29.96%,检索速度提高16.53 s/次。结论 提出的深度多模态融合的服装风格检索方法获得检索精度与检索速度的提升,同时进行了相似风格服装的检索使结果更具有多样性。     

多分块主色与权值矩阵反馈的图像信息检索系统

图像检索是信息检索的重要内容。为了提高基于内容的图像检索效率．在主色调较明显的图像检索中,提出多分块策略算法;多分块及分块匹配便于控制检索的粒度．以及定位表现内容的主题画面。在此基础上加入分块的权值反馈进行多次检索可捕获用户意图．提高检索精度。在分析分块策略、颜色空间选取、矢量量化改进,权值矩阵更新等技术基础上,实现检索系统原型并进行对比实验。在“媒体眼中的广州”主题新闻数据库中的检索应用表明．多分块主色结合相关反馈相比全局检索和简单的分块直方图累加检索方法．提高图像检索的查准率．     

Continuous improvement of knowledge management systems using Six Sigma methodology

Knowledge retrieval is a decisive part of the performance of a knowledge management system. In order to enhance retrieval accuracy, an effective performance evaluation mechanism is necessary. Nowadays, there is not a standard evaluation framework for knowledge retrieval evaluation, because the evaluation set up is still technology-dependent, focusing on specific elements of the search context. The laboratory-based evaluation is not suitable to evaluate the knowledge retrieval process, since knowledge is dynamic, constantly changing and evolving. Besides, ambiguous query is also an important factor for the performance of knowledge retrieval systems. In order to improve the performance of knowledge retrieval, this paper proposes an evaluation mechanism using Six Sigma methodology to help developers continuously control the knowledge retrieval process. Specifically, this study involves the following tasks: (i) proposes a general knowledge retrieval framework based on the analysis result of knowledge retrieval, (ii) designs the knowledge retrieval evaluation framework using Six Sigma's Define-Measure-Analyze-Improve-Control (DMAIC) process and (iii) develops the related technologies to implement the knowledge retrieval evaluation mechanism. The knowledge retrieval evaluation mechanism allows system developers to maintain the knowledge retrieval system with ease and meanwhile enhance the accuracy.     

分布式信息检索的集合选择研究

集合选择是分布式信息检索中的重要问题，将集合选择问题转化为文档检索问题，尝试了多种文档检索方法来解决集合选择问题，并将各种方法的文档检索结果与集合选择结果进行了对比，通过与经典的集合选择算法CORI相比较，实验发现语言模型的集合选择方法能够取得令人满意的结果。     

分段式音频检索算法

本文提出了一种基于分段的快速音频检索算法。该算法将检索目标划分成多个较小的片段，每个片段可以独立进行检索；检索过程中使用检索窗控制参与检索的片段及数量。该算法的速度不随检索目标的长度变化，检索速度可调，且能获得良好的查全率和查准率，适用于从未知音频数据源中检索任意长度的特定音频数据及实时应用场合。     

A multi-scale and multi-orientation image retrieval method based on rotation-invariant texture features

Texture retrieval is a vital branch of content-based image retrieval.Rotation-invariant texture retrieval plays a key role in texture retrieval.This paper addresses three major issues in rotation-invariant texture retrieval: how to select the texture measurement methods,how to alleviate the influence of rotation for texture retrieval and how to apply the proper multi-scale analysis theory for texture images.First,the spectrum influence between a Radon transform and a Log-polar transform was compared after t...     

隐含语义索引及其在中文文本处理中的应用研究

信息检索本质上是语义检索,而传统信息检索系统都是基于独立词索引,因此检索效果并不理想,隐含语义索引是一种新型的信息检索模型,它通过奇异值分析,将词向量和文档向量投影到一个低维空间,消减了词和文档之间的语义模糊度,使得文档之间的语义关系更为明晰。实验和理论结果证实了隐含语义索引能够取得更好的检索效果。本文论述了隐含语义索引的理论基础,研究了隐含语义索引在中文文本处理中的应用,包括中文文本检索、中文文本分类和中文文本聚类等。     

An improved SIFT algorithm for infringement retrieval

To achieve powerful infringement retrieval for reference images in digital publications, a new improved Scale Invariant Feature Transformation (SIFT) algorithm has been proposed in this paper. The retrieval process in the improved algorithm is innovatively divided into two stages to achieve coarse retrieval and fine retrieval respectively. In coarse retrieval, Geographical Statistics (GeoStat) is creatively used to describe the global spatial relationship of key-points in different orientations in an image and then generate a 144-dimensional feature vector to represent each image. In fine retrieval, only partial images, which are highly similar to the query image obtained from results of coarse retrieval, need to be considered. And the indexing and matching process in the improved algorithm is improved by adding a judgment process to improve the matching speed and reduce the mistaken matching rate. Experimental results show that the proposed algorithm has more advantages in retrieval speed and higher retrieval accuracy than the original SIFT algorithm. And the proposed algorithm is also more suitable for infringement retrieval of reference images in digital publications than the original one.     

跨域图像检索综述

受成像载体、成像光谱和成像条件等的影响,跨域图像在不同领域的应用日益增多,跨域图像检索已成为了许多领域研究的热点和前言。然而图像的跨域检索面临着图像视觉偏差的问题,通过传统同域图像检索的方法无法有效地得到结果。通过文献调研,系统梳理了近年来跨域图像检索领域的代表性方法。对跨域图像检索任务作出了简要说明并指出了关键问题;根据图像域的不同转换阶段,将跨域图像检索方法分为两类：基于特征空间迁移和基于图像域迁移的跨域图像检索方法,并对两类方法进行了系统总结和分析;整理了跨域图像检索在不同领域的数据集,对比了各类方法的性能;总结了现有跨域检索方法并对未来的研究方向进行了展望。