经典信息检索模型的分类比较

信息检索的模型,主要是用于检索和排序的计算用户查询请求和信息的匹配程度的问题。目前已有的检索模型有布尔模型、向量模型、概率模型以及以上三个经典模型的变形模型。通过对经典模型进行分析比较,以便在设计具体的检索系统时,根据检索对象的特点,采取合适的检索模型,提高检索效率。     

基于隐马尔可夫模型的音频自动分类

音频的自动分类,尤其是语音和音乐的分类,是提取音频结构和内容语义的重要手段之一,它在基于内容的音频检索、视频的检索和摘要以及语音文档检索等领域都有重大的应用价值.由于隐马尔可夫模型能够很好地刻画音频信号的时间统计特性,因此,提出一种基于隐马尔可夫模型的音频分类算法,用于语音、音乐以及它们的混合声音的分类.实验结果表明,隐马尔可夫模型的音频分类性能较好,最优分类精度达到90.28%.     

引入文本检索的混合形状特征的3D模型检索技术

针对三维模型检索性能较低的问题．提出一种快速准确的检索技术。为了提高模型的检索速度．引入于文本与内容相结合的检索方法。为了提高模型检索的准确率,根据基于单一模型特征的三维模型检索存在的不足,提出了结合多种形状特征进行模型的检索方法。模型的面积分布和形状直方图两种特征被应用于模型检索。实验证明该算法在检索准确度和检索效率上都有所提高。     

基于Lucene的站内搜索设计与实现

简述了站内全文检索的必要性,介绍了一种基于Lucene的全文检索系统模型,相对于Google的站内检索和传统的数据库检索都有较为明显的优势.该模型引入更好的中文分词技术,可自定义最终结果的排序.能够保证检索的前100条记录最符合检索者的需要.     

一种基于球面调和分析的三维模型检索算法

提取关于坐标旋转不变的特征描述符以及提高特征描述符对噪声的鲁棒性是基于内容三维模型检索技术中有待进一步研究解决的问题之一。将三维模型表面离散成三维点数据,然后使用球面调和方法对得到的点数据进行调和分析得到三维模型旋转不变的特征向量,并且能够增加算法对模型表面噪声的鲁棒性提高检索准确度。实验证明该算法在检索准确度和对噪声的鲁棒性上都有所提高。     

基于关键词与语义概念结合的信息检索研究

对关键词和概念检索的原理进行分析后，提出了一种基于语义概念检索的向量空间模型以及该模型与关键词检索结合的检索方法。在不同的检索领域，可以通过调整该检索方法中的结合参数达到最好的检索效果。实验结果表明，语义概念检索的向量空间模型的性能优于关键词检索的向量空间模型；结合检索方法既能保留关键词检索和概念检索的优点，也能弥补各自的不足。     

鱼群启发的三维CAD模型聚类与检索

为了提高三维CAD模型检索中模型的局部细节区别能力以及检索效率,提出一种鱼群启发的三维CAD模型聚类及检索方法.依据B-Rep形式CAD模型的属性邻接图以及图谱理论,采用一种融合空间邻接关系的词袋模式作为模型的特征描述子,用于模型聚类与检索中的特征描述及相似性计算;针对模型聚类问题,受鱼群运动模式启发,提出基于全局公告信息引导及模糊c均值修正的人工鱼群聚类算法,将模型库空间聚类划分为若干子空间;模型检索采取两层检索机制:首先通过隶属度函数将索引模型定位至相应搜索子空间,然后在较小的子空间内进行相似性比较.实验结果表明,该方法的特征描述子能较好地区别模型局部细节特征,模型库聚类效果较好,检索质量和效率均有明显提高,可有效地支持CAD模型的重用.     

清华THUIR 2005年863信息检索评测

在2005年863信息检索评测中,我们主要尝试了采用入链接描述文字,以及我们在去年已使用的词对检索方法.由于只能提交一组自动方法检索的结果,我们的手工查询以及自动处理查询两组结果,都采用了比较稳定的词对检索参数,以及有比较一致的良好效果的入链接描述方法.就我们在自己构建的训练集以及提交的两组结果的实际效果的评测来看,我们的方法对用户查询词的精确性有比较高的要求,并且词对和入链接描述文字都能提高检索的效果.     

三维模型语义检索研究进展

针对近年来三维模型检索研究不只是考虑形状相似性匹配,而更多地关注如何把语义知识应用于检索这一研究新动态,对三维模型语义检索研究现状,包括三维模型知识提取、语义检索中的主动学习机制、三维模型语义检索系统等方面进行总结.在此基础上,对已有研究成果进行比较分析,突出三维模型语义检索取得的进展以及存在的问题.最后,提出三维模型语义检索需要进一步深入研究的方向.     

初探基于特征的触发式专利检索模型

通信领域专利申请量逐年持续增长,可用检索资源种类繁多。面对海量的信息以及多样化的检索资源,如何提高检索的效率值得深思。本文尝试性提出一种触发式检索模型,该模型根据案例特征定义相关触发事件,在检索中,由相应的触发事件来调用相应的检索方式,使得检索人员节约检索时间,提高检索效率。     

基于Web的个性化搜索引擎的研究

分析了传统搜索引擎系统的缺点.设计了一种个性化搜索引擎的体系架构,提出了一种改进的向量空间模型.该模型利用非线性加权的思想来处理特征权值的计算.最后,给出了一种基于改进的向量空间模型的个性化搜索算法,能够针对不同用户提供不同的检索结果.实验结果表明,该结构和算法能够有效地提高搜索引擎的性能,满足用户的个性化需求.     

Dynamic search engine competition with a knowledge-sharing service

This research investigates how an inferior search engine can impact its competition with a superior search engine by introducing a knowledge-sharing service. Specifically, we model the dynamic competition between an inferior search engine with a knowledge-sharing service and a pure superior search engine. We show that the degree to which the knowledge-sharing service helps the inferior search engine to enlarge its market share increases as the amount of online content decreases and the complexity of searchers' questions increases. We also find that the inferior search engine is generally advised to close its database of answers for more market share.     

基于用户反馈的搜索引擎选择及结果归并

提出一种基于用户反馈的元搜索引擎模型，通过分析用户对搜索结果的评价，利用用户的反馈信息，分别定义搜索引擎质量分值和用户评价分值。给出一种依据搜索引擎质量分值进行的搜索引擎选择策略，使元搜索引擎可以针对不同查询关键字选择准确度高的搜索引擎进行查询。设计一种主客观影响因子结合的元搜索结果归并方法，使准确率高的搜索结果先返回给用户。     

智能门户搜索引擎技术

随着Web息量迅猛增长．传统搜索引擎所查询到的结果由于检索的内容过多，从而造成用户检索到的信息准确度不高，基于智能门户搜索引擎技术的研究已成为搜索引擎发展的新主题。该文详细介绍了智能门户搜索引擎技术，并在此基础上设计了一个智能门户搜索引擎的系统模型(Domain-based Seal-ch Engine，DBSE)，该模型采用了多Agent技术以帮助用户快速有效地挖掘有用信息。     

基于Lucene和Heritrix的全文搜索引擎的设计与实现

分析全文搜索引擎的基本结构及原理,并使用开源工具Heritrix作为搜索引擎的爬虫负责下载Web页面、HTMLParser抽取Web页面的内容、Lucene提供索引和搜索服务,采用B/S模式实现一个全文搜索引擎。     

三维模型搜索引擎的研究进展*

首先简要介绍了三维模型搜索引擎的发展概况,然后讨论了三维模型搜索引擎的关键技术及相关的研究进展,最后指出了三维模型搜索引擎进一步的发展前景。     

企业搜索引擎个性化排序方法

针对传统搜索引擎“面向检索”而非“面向用户”的缺点, 将个性化服务思想引入到企业搜索引擎排序中, 对其关键技术即用户兴趣建模进行了研究, 将模型用于查询扩展及排序中, 并为企业搜索引擎设计基于用户兴趣的个性化排序方法, 能为不同用户的同一检索请求提供不同的检索结果列表. 通过将研究用于油田企业搜索引擎的实验证明, 本研究能有效地提高企业搜索引擎检索精确度及满足用户的个性化检索需求, 并具有较好的自适应能力.     

基于Lucene的个性化搜索引擎研究与实现

越来越多的用户在使用搜索引擎时希望能提供快速有效的个性化的查询结果。根据搜索引擎的工作原理,在研究分析开源的搜索引擎工具Lucene的系统架构、模型和索引器的基础上,设计了武警部队网站个性化搜索引擎。通过二阶段数据处理流程实现信息的增量采集,通过采用逆向词典结构实现自动分词以及利用双向分词器进行倒排索引的功能,最后利用Tomcat服务器进行了部署实现。文中所设计的个性化搜索引擎提高了原Lucene搜索引擎的速度和准确率。     

一种搜索引擎的新体系结构

通过对当前的搜索引擎性能进行分析，指出基于Pull技术的信息获取方式是影响搜索引擎数据维护效率的关键。该文将Push技术和Agend支术应用于搜索引擎设计，构造了基于Push技术的智能搜索引擎模型，并对影响其实现关键技术进行了分析。     

网络广告关键词选择优化

搜索引擎广告系统的核心任务是针对用户提交的每个查询,决定以何种顺序显示哪些广告。这是广告商和搜索引擎之间的一个博弈过程：搜索引擎需要准确地估算广告的点击率,提高广告收益、广告商的满意度及用户的满意度;广告商则需要猜测搜索引擎的排序模型、竞价广告栏并依据广告效果调整广告策略以及执行其他的搜索引擎优化动作。探讨了推测CPC模式下搜索引擎广告排序模型的一般方法,并据此指导广告商的关键词选择策略。