基于同态加密的多关键词检索方案

随着云存储服务的发展,越来越多的数据拥有者选择将数据外包给云服务商存储。为了保证数据的安全性,云服务器上的数据应该以密文形式存储。现有的多关键词密文检索技术不能兼顾准确性和安全性的问题,提出一种利用改进的向量空间模型和同态加密技术进行多关键词检索的方案。性能分析表明该方案能够有效地解决密文的多关键词检索问题。     

基于N层向量空间模型的Web主题检索算法

本文在N层向量空间模型和主题树模型的基础上，通过分析两个模型的分层特性，提出了一种Web主题检索锋法。实验证明，在主题检索方面，该算法具有较快的速度和较高的查准率。     

面向云环境密文排序检索的字典划分向量空间模型

针对传统向量空间模型（TVSM）生成的向量维度高,计算文档与检索关键词相关度的向量点积运算耗时长的问题,提出一种面向云环境密文排序检索的字典划分向量空间模型（DPVSM）。首先给出DPVSM的具体定义,并证明了DPVSM中检索关键词与文档的相关度得分与TVSM中的相关度得分完全相等;然后,采用等长字典划分方法,提出加密向量生成算法和文档与检索关键词相关度得分计算算法。实验结果表明,DPVSM文档向量的空间开销远少于TVSM,且文档数量越多开销降低越多;此外,DPVSM的检索向量的空间开销以及相关度得分计算的耗时也远低于TVSM。显然,DPVSM在生成向量的空间效率和相关度得分计算的时间效率上均优于TVSM。     

基于加权的向量空间检索模式

介绍了向量空间检索模式的基本原理，并针对其不能区分每个术语（term)在文档中出现的次数的缺点，提出了一种基于加权的改进的向量空空间检索模式，很好地改进了此不足。     

基于RGB向量空间的彩色纹理图像检索

彩色纹理图像分析是图像理解和计算机视觉研究领域的重点之一,彩色纹理图像分析具有很大的优越性.本文提出了一种新的彩色纹理图像描述子,首先计算RGB向量空间的梯度,经过标准化后把它映射到灰度级上,利用共生矩阵来描述纹理图像特征,并用于图像检索.实验结果表明,该纹理图像描述子能够有效结合颜色和纹理特征,具有良好的检索效果.     

基于空间关系的维吾尔文图像关键词检索

为提高维吾尔文档图像的检索效率,提出一种基于字符空间关系的关键词检索方法.通过对文档图像进行单词切分,提取切分后单词图像的字符空间位置特征,将提取的特征根据单词的连体段数目存储为多个特征文件,根据输入关键词图像的特征寻找对应的特征文件进行查询.从115张印刷体维吾尔文档图像切分后的24460张单词集中选取10张有丰富含...     

基于N层向量空间模型的信息检索算法

N层向量空间模型在传统向量空间模型的基础上提出了的一种新的信息检索算法模型，这种模型将一篇文档从逻辑上划分为N个相对独立的文本段，然后按照文本段的内容建立文本特征向量以及文本权值向量，在此模型的基础上，更为精确地定义了特征值向量和相似度的计算方法，使之能比较好地适应文档集合的动态扩充，理论分析和实验结果表明，基于此模型实现的信息检索算法具有较快的查找速度和较高的查准率。     

基于空间-法向量特征的三维模型检索

针对全局法向直方图缺少空间分布信息问题,提出了一种集成空间法向信息的直方图构造方法.在对三维模型进行姿态调整和线性细分预处理操作以后,把模型按照空间分布分割成若干个子块.对每个子块,构造局部法向量直方图来分析其表面特性.为了能够描述直方图不同分量的重要性程度,对每个分量定义特征权值,其大小由该分量对应的三维模型表面积大小所决定.最后,根据局部法向量直方图和特征权值,采用一种改进的直方图相交函数计算不同模型的相似度.对一个标准三维模型测试数据库的检索实验表明,由于考虑了模型的空间分布特征,本文方法可以得到更好的检索准确率.     

基于向量空间模型的Web中文信息过滤系统

提出了一种基于VSM的自适应的Web信息过滤系统的设计及实现方法.与传统的信息过滤系统相比,Web上的信息过滤系统具有许多全新的特征.页面为半结构化的文档、页面上的噪声信息比较多,用户提交的正例比较少.这些特性成为影响过滤性能的主要因素.针对Web的上述特性设计的Fudanfilter2002过滤系统,具有使用方便、过滤时间短、精度高等特点.     

基于信息空间模型的网络信息资源存储网格

随着知识管理第二阶段的到来,大多数企业中基于客户机/服务器或浏览器/服务器架构的知识管理系统的弊端日益突出。以指数级增长的网络信息资源及其访问量以及以同样速度递增的网络用户,极大地阻碍了人们有效地共享和管理各种网络资源。而现有的网络存储技术并不能有效地缓解存储压力。因此,论文提出了基于信息空间模型的网络信息资源存储网格方案来解决现有知识管理系统中存在的若干问题。在系统分析了导致现有知识管理系统存在相关弊端的根源并介绍了存储网络的相关研究后,详细介绍了信息空间模型,并在此基础上对各种网络信息资源进行了统一的、标准化的描述。然后给出了基于信息空间模型的网络信息资源存储网格的系统框架。在该环境下,统一组织和描述的各种网络信息资源分别存储在每一个分布式的网络终端,不仅有效解决了指数级增长的信息对存储容量的需求,而且能够有效消除“信息孤岛”现象,实现了负载均衡。而且,终端用户利用统一的语义映像能够实现对各种网络信息资源的共享与管理,极大地提高了资源的利用效率。基于信息空间模型的网格信息资源存储网格方案还极大地提高了系统的动态扩展性能。     

基于向量空间模型的个性化信息过滤系统研究与开发磁

论文提出了一种基于向量空间模型的用户个性化需求建模方法。对关键词权重算法作出改进,将网页分为四类逻辑段,通过计算关键词在各类逻辑段中的权重而加权得到综合权重。采用基于内容的构建原则和反馈原则,将用户模型构建分为训练阶段和自适应学习阶段。在训练阶段由用户给出的样本文档与关键词采用类重心分类算法训练得到初始用户模型;在自适应学习阶段,提出了基于 Rocchio 算法的周期性自适应学习机制,根据用户对过滤结果的评价,调整用户模型,以提高对用户个性化需求的动态追踪能力。开发了个性化信息过滤原型系统。以中国服装网为实验数据源,对比百度搜索引擎,测试系统的信息过滤性能。实验结果表明,系统索引更新及时,响应速度快,返回的信息更精确,更合理,更加符合用户的实际需求。     

基于拓扑特征的建筑信息模型检索方法

检索相关设计方案以复用是提高建筑设计效率的有效手段。针对传统的三维形状检索方法对建筑模型空间结构表达能力不足的问题,提出一种基于拓扑特征的建筑信息模型检索方法。首先利用Revit API开发插件提取建筑信息模型房间连接拓扑图（Room Connectivity Topology Graphs,RCTG）,然后结合空间句法理论构造建筑空间构形节点深度值表（Node Depth Value Table,NDVT）并过滤出候选模型,进而将检索模型和候选模型的NDVT转换为标准化的邻接矩阵并提取相应的特征向量,最后通过相似性度量得到检索结果。实验结果表明,该方法能够有效实现建筑模型局部结构的检索,与单一考虑形状特征的传统三维检索方法相比,检索精准度较高,能够实现建筑模型的高效再利用,具有广泛的应用前景。     

基于空间向量模型的网络信息检索系统设计

为提高网络信息检索系统的查全率和查准率,引入空间向量模型设计网络信息检索系统。首先,基于网络信息检索系统结构基本框架采集和预处理网络信息文档。其次,引入空间向量模型计算文本段与查询式相似度。再次,根据相似度计算公式设置不同网络信息文档的相似度门槛值。最后,基于相似度门槛值过滤网络信息检索,将过滤后的网络信息作为检索结果显示给系统用户。通过对比实验的方式证明,新的检索系统可根据用户输入内容给出查全率和查准率较高的检索结果。     

基于向量空间模型的信息安全过滤系统

信息过滤是指通过监控信息源以找到满足用户需求的信息的过程。详细地论述了基于向量空间模型的信息过滤系统,系统由训练和自适应过滤两个阶段组成,在训练阶段,通过主题处理和特征抽取建立初始的过滤模板,设置初始阈值;在过滤阶段,则根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值,最后给出了评估方法和实验结果。     

关系数据库的关键词检索研究

近年来,关系数据库的关键词检索研究再度成为热点问题。本文首先对关键词检索的一些基础知识进行阐述,接下来再对检索处理的相关技术和方法比如关系数据库模式与模式图的相关定义、检索处理、查询语言、评分与排序、提交查询结果这几个方面进行完整的分析。     

基于完全化语义的关键词检索研究*

已有方法解决了结果集要求是关于关键词检索结果全集而带来的无检索结果的问题,但非空子集作为结果集有较大冗余。提出了一种基于完全化语义的关键词检索方法,对检索关键词进行语义标准化处理,识别处理后采用不同的检索评分器评分,基于检索核给出了针对不同类型的检索算法,生成连接元组集,取得相邻拓展连接元组集,转换得到SQL检索语句,将所有的查询结果返回给用户。实验表明,采用了检索核的方法可以很好地避免数据冗余情况。     

一种利用向量空间模型快速检索文本情报的方法

向量空间模型(VSM)是一种效果较好的信息检索模型。本文提出了利用向量空间模型实现对文本情报快速检索的方法。在阐述建立分类情报的索引词向量的基础上,讨论了利用索引词向量映射文本情报和存储文档向量矩阵的方法,并通过实例介绍了如何通过计算检索向量和文档向量矩阵的相关度来确定返回的检索内容。     

基于向量空间模型的中文信息检索技术研究

该文运用在西文信息检索中非常成功的向量空间模型来解决中文信息检索的问题,在中文文档的特征项抽取,加权、相似度计算,模型的建立等方面做了一些探讨,并建立系统原型,在小范围内进行了测试。     

基于概念向量空间模型的电子邮件分类

提出了一个基于概念向量空间模型的电子邮件分类方法。在提取电子邮件特征向量时,以WordNet语言本体库为基础,以同义词集合概念代替词条,同时考虑同义词集合间的上下位关系,从而建立电子邮件的概念向量空间模型作为电子邮件的特征向量。使用TF*IWF*IWF方法对概念向量进行权值修正,最后通过简单向量距离分类方法来确定电子邮件的类别。实验结果表明,当训练集合数目有限时,该方法能够有效提高电子邮件的分类准确率。