一种基于桌面信息的个性化推荐方法

针对当前信息检索服务中存在的固有缺陷,提出了一种基于用户桌面信息抽取的个性化推荐方法．详细介绍了通过用户桌面资源信息抽取建立长期用户模型,以及通过工作场景信息抽取建立短期用户模型的算法．长期用户模型提供了完整全面的用户兴趣偏好信息,短期用户模型则为预测用户当前信息需求提供了依据．实验结果表明,基于用户桌面信息抽取的个陛化推荐服务能较好地预测用户当前需求、具有良好的推荐效果．     

基于隐式反馈的用户兴趣漂移方法

针对现有用户兴趣模型在模型建立以及更新阶段漂移策略的缺陷,设计了一种改进的基于隐式反馈的用户兴趣漂移方法.将用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣,对短期兴趣采用滑动窗口处理更新,对长期兴趣采用最近最少使用淘汰算法,并将该模型与遗忘策略模型、滑动时间窗口模型做了精确率的对比实验,实验结果显示该模型的性能优于其它三个模型.     

工业控制系统的信息物理因果流模型

工业控制系统向智能控制的发展随着人工智能的因果革命也应该进行因果建模的思考。通过提出工业过程控制系统的单、多层信息物理结构,引入信息、物理因果流,建立过程控制系统的信息物理因果流模型,为依据因果关系设计工业控制系统、分析控制运行机制、实施系统故障预测和监控等提供理论基础和描述框架。     

体裁在信息检索中的应用

体裁是信息检索中重要的上下文因素之一.文章阐述了体裁的含义,重点说明了数字体裁的含义、识别与描述,介绍了体裁在信息检索中的应用现状,并分析了体裁在应用中所面临的识别、标注等问题;同时指出在未来发展中,体裁作为检索目标与文档目标的表现方式之一,应独立于内容与用户当前任务进行单独匹配.为将体裁作为独立维度应用于检索系统以提高返回结果相关度,引入DCG作为评价指标.实验结果表明,该方法能有效提高检索效果.     

基于搜索的科研论文自动评价

互联网上信息量的增加，迫切需要一些新的科研论文评价方法来使科研工作者能更便捷地查阅有价值的文献。分析了传统的人工科研论文评价方法存在的缺点，介绍了Google Scholar学术搜索及其特点。提出一个新的基于搜索的科技论文自动评价方法，通过搜索获取原始论文集、引文和被引用文献，构造论文网络，利用基于Web社区发现技术形成论文社区，获得社区的核心论文，对指定的论文进行评价。该方法在评价论文时避免了人工操作的缺点，结果也很准确。     

基于弱实时系统的元搜索引擎合成策略

本文根据弱实时系统理论提出一种新的元搜索引擎结果合成策略，与现有系统相比可以较好把握系统响应时间与准确率的平衡，提高元搜索引擎的搜索速度和性能，并具有进一步深入研究的价值。     

基于Internet的微机接口技术虚拟实验的设计和实现——以8255并行接口实验为例

针对传统实验教学存在的问题,结合当前高校微机接口技术实验教学的实际情况,对微机接口技术网络虚拟实验平台进行研究,以8255并行接口实验为例,介绍了微机接口技术网络虚拟实验控制平台的设计与实现过程,平台实现了电路连接、实验运行和实验结果显示等功能,为学生提供了一个便利的实验平台。     

基于搜索的科研论文自动评价

互联网上信息量的增加,迫切需要一些新的科研论文评价方法来使科研工作者能更便捷地查阅有价值的文献。分析了传统的人工科研论文评价方法存在的缺点,介绍了Google Scholar学术搜索及其特点。提出一个新的基于搜索的科技论文自动评价方法,通过搜索获取原始论文集、引文和被引用文献,构造论文网络,利用基于Web社区发现技术形成论文社区,获得社区的核心论文,对指定的论文进行评价。该方法在评价论文时避免了人工操作的缺点,结果也很准确。     

基于（m，k）模型的搜索引擎信息检索策略

本文针对WWW上搜索引擎搜索速度的问题，根据实时系统(m,k)模型的理论。提出一种新的搜索引擎信息检索策略，与现有系统相比可以较好的提高搜索速度和搜索引擎的性能，并具有进一步深入研究的价值．     

一种上下文驱动的信息检索多维匹配模型研究

为改善信息检索服务效果,提出一种多维匹配模型,在内容维度之外,将信息检索过程中的上下文作为独立维度进行匹配。隐性匹配将各类上下文归为两类:与用户相关的和与文档相关的,两者一一对应。实验表明该模型能大大提高返回结果相关度,亦验证了计算文档相关度时隐性维度有更大权重,即在特定信息需求下,上下文相对于内容具有更大决定性。