面向Internet的个性化智能信息检索

文中提出了一个面向Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的个性化智能信息检索系统,该系统的研究内容属目前智能信息检索领域的重要研究课题。系统采用分布式智能体Ａｇｅｎｔ技术、相关反馈学习算法和基于多用户个性化模式的层次智能信息滤波算法,并采用多模块之间尖线交互机制和个性化检索与集中游览相结合的检索方式等方法,有效地解决了现有系统在交互方式、自适应用户兴趣和信息源的变化、高效并行检索等方面的不足,该系统普通适用于Ｉｎｔｅｒ     

基于MAS的个性化信息检索系统

介绍了信息Agent进行个性化信息检索的基本技术及发展趋势;给出了MAS体系结构并分析了它的优点;描述了如何在Multi-Agent系统Calvin中实现个性化信息检索。     

基于Agent的个性化智能信息检索系统

Internet空问中的信息资源是异构的．人们要想从Internet中发现、收集和维护自己需要的信息则要花费大量的时间和精力。虽然目前Internet上有很多的搜索引擎，如Yahoo、搜狐等，但这些引擎还存在着不少缺陷，如在适应用户兴趣、交互方式等方面均存在着不足。人们迫切需要一种工具以有效地利用Internet信息空间中的各种信息资源。本文是针对当前Internet检索系统中存在的不足，开发设计了一个“基于Agent个性化智能信息检索系统”。该系统的研究内容属目前智能信息检索领域的重要课题。     

基于Agent的个性化信息检索中相关度反馈的研究

本文分析了信息检索中的相关性反馈技术,对用户兴趣的反馈评价机制进行了研究。采用Agent技术,给出了一个智能Agent的相关度反馈模型;并对此模型中的用户兴趣的反馈评价机制进行了实验,通过改进的ID3算法,学习用户兴趣、更新用户兴趣模型来实现个性化的信息检索。实验证明,这种反馈评价机制是有效的,系统的查全率与查准率都有了明显的提高,能够更好地满足用户的个性化需求。     

基于Web挖掘的个性化信息检索系统总体设计

随着网络信息的急速膨胀,为了方便用户快速查找所需信息,满足不同用户的个性化需求,在传统的信息检索系统的基础上发展个性化信息检索已成为必然.本文研究了个性化信息检索系统的整体架构设计,描述了该系统的主要功能模块和各个功能模块的工作机制.     

基于本体的个性化信息检索系统设计研究

信息爆炸的时代,用户在获取需要的信息时存在着一定的困难与挑战,传统信息检索系统仅仅支持基于关键词匹配的检索,而不能准确理解用户的需求与意图。为实现信息的快速获取与高效利用,并为用户提供符合个性化需求的信息检索服务,文章基于本体理论、语义相似度算法与用户模型,设计个性化信息检索系统,以给予用户更优质的信息获取体验。     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程．最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

基于Agent的个性化信息服务技术的研究

随着网络资源的不断丰富和网络信息量的不断膨胀，现有搜索引擎技术已难以满足人们查找信息的需求。如何为用户提供更为满意的、符合其个性化的信息服务，已成为一个重要的研究课题。本文针对这一情况，提出了基于Agent的个性化信息服务技术，并对其基本原理进行了阐述，构建了一个多Agent的模型系统。最后，对当前存在的问题进行了总结。     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程,最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

基于Internet的智能个性化检索

本文给出了Web页面进行智能个性化检索的系统结构和实现原理，采用Agent技术和用户手工调整相结合的方法确定用户检索的个性化模式，通过K-modes算法聚类学习用户反馈信息，产生新的个性化模式，更精确地满足用户的个性化检索需求，降低了检索结果的重复率，在一定程度上提高了检索的精度和效率。     

A research on social network-based personalized semantic retrieval model

Personalized semantic retrieval extends the query process and optimizes query results by mapping user preference of information to ontology. It can fetch different results according to the same queries from different users. This paper proposes a personalized semantic retrieval model based on social network. It implements the organization, presentation, acquisition and maintenance of user preference data. Finally, it uses these personalization data in the process of information retrieval.     

一种基于Agent的因特网信息获取系统

文中在分析传统的搜索引擎和离线济览软件优缺点的基础上,提出了一种基本代理的因特网信息获取方案,并实现了集自动下载、全文检索和离线济览功能于一体的WebClone系统,使用户获取和共享因特网信息更加方便。     

基于个性化本体的图像语义标注和检索

针对目前图像检索系统较难实现语义检索的问题,提出了一种新的以本体为核心的图像语义标注和检索模型。构建个性化本体描述图像语义,继而提取基于概念集的图像语义特征并利用本体中“Is-A”关系设计相似性度量方法最终实现语义扩展检索。其难点在于顶级本体向个性化本体进化,以及基于概念集和“Is-A”关系实现语义相似度量的方法。通过系统的初步实现与相关实验的验证,该模型的检索准确度可达88.6%,明显高于传统的基于关键字和基于通用本体的图像检索,实现了图像智能检索功能。     

基于认知广度和深度的个性化信息检索模型

受心理学激活-扩散模型的启发,提出了在领域本体基础上的用户认知结构模型。该模型依据用户提供的认知中心,一方面,根据领域本体中概念之间的语义相关性推导出用户的认知范围;另一方面,根据概念之间的语义相关度刻画出用户的认知深度。从认知范围和认知深度两方面,描述用户对某领域知识的认知结构。实验结果表明,该模型与通用本体模型相比,具有较高的查准     

语义Web环境下的信息检索机制研究

人们借助搜索引擎在网络资源中查找所需信息,但搜索引擎本身并不理解要检索内容的真正含义,只是严格的按照关键词进行匹配.语义Web的目标是实现网络资源的机器理解,成为近年来一个新的研究热点.将Agent思想应用到语义Web中,提出了语义Web环境下的信息检索模型,介绍了模型中每个组成部分的功能.然后以图书信息检索为应用背景,将提出的信息检索模型进行了应用.结果表明,信息检索的查准率和查全率都有了较好的改善.     

基于领域本体的政务信息检索系统

现有政务信息检索系统存在两个主要问题:一是采用基于关键词匹配的检索技术忽略了对用户检索条件的语义理解,缺乏对于文档实质内涵的准确描述;二是由于对政务信息领域知识的缺乏,用户不能很好地提出符合自己检索需求的检索条件。针对这些问题,提出了基于领域本体的政务信息检索方法,即通过引入本体,在文档和检索条件间建立一种基于本体的由本体中的词汇集组成的结构化的对应关系;设计并实现了相应的概念词抽取、检索条件扩展算法以及原型系统。实验结果表明,该方法在检索的查全率和查准率方面都有很大的提升。     

基于本体的法律信息语义检索

网络中海量的法律信息及其多义性为准确、高效的查询检索提出了难题,进而也桎梏着司法判案、决策的方法。为了较好地解决司法信息检索中存在的问题,通过对国内外领域本体方法、语义Web技术的研究,借助本体的概念构建了面向案例的法律信息语义检索原型,为法律领域的知识管理和信息检索提供了可借鉴的参考。