贝叶斯网络检索模型的性能评估

贝叶斯网络检索模型可以表示术语间的条件概率和概念语义,并依此预测用户查询和文档间的相似度,是解决信息检索的有效手段。通过构造中文测试集合,对简单贝叶斯网络检索模型和扩展的贝叶斯网络检索模型的性能进行详细评估,实验证明扩展模型可以有效地提高检索性能,在一定程度上实现了基于语义的信息检索。     

基于领域本体的贝叶斯网络检索模型研究

针对传统的信息检索方法无法实现用户查询的语义理解、检索效率低等问题,本文提出基于领域本体进行查询扩展的贝叶斯网络检索模型。该模型首先将用户查询通过领域本体进行语义扩展,然后将扩展后的查询作为证据在贝叶斯网络检索模型中进行传播,进而得到查询结果,实验表明本文提出的贝叶斯网络检索模型能提高检索效率。     

基于查询术语同义词的扩展信念网络检索模型

针对信念网络模型没有考虑术语之间关系的缺陷，引入了查询同义词的概念，提出了一个基于查询术语同义词的扩展信念网络检索模型。给出了模型的拓扑结构，讨论了利用新模型进行信息检索的方法，并给出了一个实用案例。新模型同时考虑了用户查询术语及其同义词的作用，提高了检索性能。     

基于查询模型的专家检索方法分析

在对基于语言模型的专家检索方法进行分析后,提出查询式建模的专家检索方法。该方法通过运用查询扩展技术和术语生成概率建立一套新的专家排序体系。根据对国际文本检索会议组织的企业追踪专题进行初步实验评估,结果表明,这种方法能够有效地提高专家检索任务的检索准确度。     

基于隐马尔可夫模型的查询扩展方法

对查询进行扩展的目的是找出查询中的潜在语义,确定用户意图,进而构造更适合于搜索引擎检索的查询语句,以提高检索的准确率。提出利用隐马尔可夫模型预测查询中的潜在语义的方法,该模型在大规模用户查询日志上进行训练。由该模型预测出的扩展语句查询的准确率较词共现扩展、同义词扩展等方案均有明显提升。     

一种基于领域本体的资源反馈检索模型研究

针对现有资源平台无法互通共享资源,资源库检索系统仅依靠用户输入的单词关键字描述检索资源而无法挖 掘用户需求中的语义信息的问题,提出了一种基于本体的资源反馈检索模型。该模型通过构建本体、概念相似度计算、查询关 键字扩展等关键技术,利用了用户多次反馈中的包含语义知识,满足了用户的查询需求。实验表明,该模型能够有效提高检索 的性能。     

知识管理中的联想检索

提供高效便捷的知识检索途径是知识管理系统走向实用化的关键，但传统的检索方法会遗漏大量有用信息而不适用于知识管理系统。文中根据语义网络中概念之间的语义关系把概念分解成核心网络和同义网络，并构造了一个检索扩展模板，以实现对查询语句的语义扩展，最后构造了一个权值计算函数对检索结果进行排序。     

基于本体的林业领域语义查询扩展模型

传统信息检索模型仅考虑考虑关键词本身的匹配程度,在林业领域信息检索时得到的检索结果不全面或不准确.为了改善检索质量,提出了一种基于本体的林业领域语义查询扩展模型.该模型利用了本体的语义推理的能力和语义结构对关键词进行语义查询扩展,最终实现提高检索查全率和查准率的目的,是对传统基于关键词匹配的信息检索模型的语义补充.结果表明该模型在一定程度上改善了林业领域信息检索结果的查准率和查全率.     

支持语义扩展的动态多关键词密文排序检索

针对云存储环境下已有的动态多关键词密文排序检索方案不支持关键词语义扩展、不具备前向安全和后向安全的问题，提出一种支持语义检索且具备前向安全和后向安全的动态多关键词密文排序检索方案。该方案通过构建语义关系图实现查询关键词的语义扩展；使用树索引结构实现数据的检索和动态更新；利用向量空间模型实现多关键词排序搜索；基于安全K近邻算法对维度扩展后的索引和查询向量进行加密。安全性分析表明，该方案在已知密文模型下是安全的且具有动态更新时的前向安全和后向安全。效率分析及仿真实验结果表明，该方案在服务器检索效率方面优于目前同类型具有相同安全性或相同功能的方案。     

教学资源概念查询扩展研究

查询扩展是在原查询词的基础上加入与用户查询词相关的词或者词组,组成新的、更准确的查询序列,使扩展后的查询序列能更清晰地表达用户的查询请求,克服自然语言的“二义性”。基于《计算机网络》概念语义网络能更加有效地找出计算机网络领域内查询词的概念词及扩展概念词,并向上拓展将各个查询词的原始语义关系联接起来,解决了查询词之间缺乏联系的问题,为扩展检索的实现奠定基础。描述了概念语义网络的生成方法、关联概念树的抽取方法和查询扩展检索的计算机实现流程,为教学资源领域的在线学习提供了技术支持。     

查询词相似度加权的邻近性检索方法

传统的邻近性检索模型同等地看待所有查询词,不加区分地考虑所有查询词的邻近性,造成“平行概念效应”,影响邻近性检索方法的性能。文中提出一种查询词相似度加权的邻近性检索方法。该方法根据查询词之间的语义相似度对查询词邻近性统计量加权,可进一步推断用户的实际信息需求,挖掘查询中蕴含的更深层次的信息。实验结果表明,在短查询较多的应用环境下,文中方法可较显著提升传统邻近性检索模型的性能,有效规避查询词邻近性的平行概念效应。     

结合邻近度的语义位置语言检索模型

在传统的检索模型中,文档与查询的匹配计算主要考虑词项的统计特征,如词频、逆文档频率和文档长度,近年来的研究表明应用查询词项匹配在文档中的位置信息可以提高查询结果的准确性。如何更好地刻画查询词在文档中的位置信息并建模,是研究提高检索效果的问题之一。该文在结合语义的位置语言模型(SPLM)的基础上进一步考虑了词的邻近信息,并给出了用狄利克雷先验分布来计算邻近度的平滑策略,提出了结合邻近度的位置语言检索模型。在标准数据上的实验结果表明,提出的检索模型在性能上要优于结合语义的位置语言模型。     

一个智能化的图像检索系统IIRS

本文深入研究了支持语义查询的大型图像数据库检索技术，提出了一种新的基于内容的图像检索系统：IIRS(Intelligent Irnage Retrieval System)。该系统支持多种特征的组合查询，引入了反馈机制及语义查询，具有自动学习及再学习的能力。实验结果表明，引入相关反馈及语义查询，可大大提高检索性能，     

基于查询词邻近度的专家搜索算法

提出一种基于查询词邻近度的专家搜索算法。根据查询词在窗口中的共现关系构建概率语言模型的查询词邻近度,利用经典概率模型作为背景平滑,通过对多个查询词在文档中的距离关系建模,结合候选人与查询词之间的距离对候选专家排序。实验结果表明,在该算法中引入查询词邻近度可以提高搜索准确率,应用候选人与查询词2种邻近度可以取得更好的专家搜索效果。     

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...     

带Cache的语义Web服务发现研究

针对现有语义Web服务发现模型的查询效率较低的现状,提出了一种新的基于Cache的语义Web服务发现模型SWSDM-Cache.在模型中,对传统UDDI框架进行分布式扩展,语义Web服务按领域划分,存放在各自的领域UDDI库中.在发现过程中首先进行领域匹配,再进行Cache搜索.试验结果表明,该模型的服务发现效率较传统的策略有明显的提高.     

基于文本与语义相关性分析的图像检索

为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像，提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步：基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联，在选定图像库中通过语义相关性分析得到“种子”图像；接下来在图像扩展检索中，采用基于SIFT特征的相似图像检索，利用之前得到的“种子”图像作为查询条件，在网络图像库中进行扩展检索，并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出，最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性，在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验，实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果，并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。