基于模糊聚类的个性化Web信息检索系统研究

本文利用模糊聚类的原理（神经网络SOM算法）提出一种个性化WEB信息检索系统结构，包括用户个性化模糊聚类和网络信息模糊聚类，并分别论述其实现过程。     

模糊聚类在信息检索中的应用

信息检索是与数据库系统并行发展了很多年的一个领域,它主要研究大量文本的信息组织和检索。典型的信息检索问题是基于用户的输入来定位相关的文本。而文本的相关性是一个模糊的概念,为了对这个模糊的概念以客观的度量,提出了一种新的文本间相关性的计算方法,该方法利用词频矩阵和模糊相似矩阵,在基于相关性检索的一组文档中,使用模糊聚类中的最大树算法,计算出一组文档间的相关度,最后用一个实例加以说明,得到了比较客观的结果。     

模糊聚类在信息检索中的应用

信息检索是与数据库系统并行发展了很多年的一个领域,它主要研究大量文本的信息组织和检索.典型的信息检索问题是基于用户的输入来定位相关的文本.而文本的相关性是一个模糊的概念,为了对这个模糊的概念以客观的度量,提出了一种新的文本间相关性的计算方法,该方法利用词频矩阵和模糊相似矩阵,在基于相关性检索的一组文档中,使用模糊聚类中的最大树算法,计算出一组文档间的相关度,最后用一个实例加以说明,得到了比较客观的结果.     

基于模糊聚类的个性化Web信息检索系统研究

本文利用模糊聚类的原理(神经网络SOM算法)提出一种个性化WEB信息检索系统结构,包括用户个性化模糊聚类和网络信息模糊聚类,并分别论述其实现过程。     

模糊聚类算法在Web使用挖掘中的应用

将模糊聚类最大树的方法应用到Web使用挖掘上,提出一种以用户浏览时间为单值和区间两种 情况的Web使用模糊聚类算法。     

模糊聚类的最大树算法在Web页面分类中的应用

通过Web日志中记录的客户对Web页面的访问情况建立Web页面的用户访问矩阵,在此基础上构造模糊相似矩阵,根据模糊相似矩阵由最大树算法进行聚类。分析和算例表明,通过模糊相似矩阵进行聚类避免了构造模糊等价矩阵的大计算量,具有简单、快捷,适合处理高维数据的特点。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘

本文使用模糊聚类的方法对Web日志进行数据挖掘,实现用户聚类和页面聚类,并设计与实现了一个基于模糊聚类的Web日志挖掘系统。     

模糊聚类挖掘方法在电子商务中的应用研究

系统聚类法中常用的是最小距离法、最大距离法、重心距离法、类平均距离法等，这些方法都是定义一种类与类之间的距离来进行聚类的，但在有些情况下其聚类结果不唯一，文章利用模糊关系短阵，给出了一种新的基于模糊聚类的方法，并将这些技术应用到具体电子商务平台的数据挖掘工作中，得到了可行性验证，从而为此技术在电子商务领域的广泛应用起到了较好的示范作用。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究。包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法，并用实例证明了模糊聚类在web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型，通过对Web服务器中日志的挖掘，发现具有相似访问兴趣的用户群，进而为用户作个性化的推荐。     

Web模糊聚类方法及其应用

本文提出了Web模糊聚类的概念,给出了Web模糊聚美的过程模型WFCM并进行了详细阐述,沦述了Web模糊聚类在Web访问信息挖掘中,尤其是在Web用户聚类和Web页面聚类方面的应用．最后用实例证明了在Web页面聚类中使用Web模糊聚类的可行性。     

Fuzzy User Modeling for Information Retrieval on the World Wide Web

Information retrieval from the World Wide Web through the use of search engines is known to be unable to capture effectively the information needs of users. The approach taken in this paper is to add intelligence to information retrieval from the World Wide Web, by the modeling of users to improve the interaction between the user and information retrieval systems. In other words, to improve the performance of the user in retrieving information from the information source. To effect such an improvement, it is necessary that any retrieval system should somehow make inferences concerning the information the user might want. The system then can aid the user, for instance by giving suggestions or by adapting any query based on predictions furnished by the model. So, by a combination of user modeling and fuzzy logic a prototype system has been developed (the Fuzzy Modeling Query Assistant (FMQA)) which modifies a user's query based on a fuzzy user model. The FMQA was tested via a user study which clearly indicated that, for the limited domain chosen, the modified queries are better than those that are left unmodified. Received 10 November 1998 / Revised 14 June 2000 / Accepted in revised form 25 September 2000     

基于智能Agent的Web信息检索系统

设计和实现了一个基于智能Agent的面向领域的Web信息检索系统,讨论了该系统的体系结构和各模块设计思想。经实验验证,该系统具有检索精度商、检索方式多样、用户界面友好等特点。     

基于扩展布尔检索的Web检索算法

实用、高效的Web搜索引擎依赖于有效的检索算法,而如何提高检索精度是检索算法的关键。该文论述了一种在最短片段算法的基础上进行改进后的检索算法。它是基于扩展布尔检索框架的检索算法。还给出了新的算法在200l文本检索会议(TREC10)的Web语料上的实验数据。实验结果表明,新的算法比原始的算法在检索精度上有所提高。     

模糊逻辑在数据库信息检索中的应用研究

模糊逻辑在传统信息检索中已有较多的研究,在数据库信息检索中引入模糊逻辑也引起越来越多的关注.使用隶属函数表示数据库中存在的语义不确定性和不精确性,建立相应的模糊索引,并采用模糊推理机制,同时融合对象级别的信息检索方法,可以有效提高数据库信息检索的效果.首先介绍模糊逻辑在传统信息检索中的应用及其优缺点,然后重点介绍模糊逻辑在数据库信息检索中的应用,最后探讨了基于模糊逻辑的关系数据库对象级别信息检索方法.     

基于语义的Web信息检索

语义万维网的研究逐渐引起了知识表示、逻辑编程、信息系统集成和开发等各个领域的广泛关注。文中概述了语义万维网的概念、技术框架,并且对含有自由文本和丰富语义标记的网络文档资源的三种语义检索系统原型进行了深入分析。最后,提出了设计Web语义检索系统应该满足的条件,可以基于它来设计语义检索系统框架。     

基于语义的Web信息检索

用户要从网络中得到所需的信息一般是通过各种搜索引擎。但是现有的搜索引擎都存在着检索相关度不高等问题。随着语义Web概念的提出及相关技术的发展,基于语义的Web信息检索逐渐成为了语义Web研究的热点。给出了传统搜索引擎存在的问题,从理论上分析了如何将语义Web技术融入Web信息检索中去,并在理论分析的基础上给出了基于语义的Web信息检索的模型。     

服务于定向信息推荐的模糊聚类协同推荐算法

面对金融领域信息量扣用户数量的不断增加,现有的金融信息推荐算法不能很好地满足金融用户的信息需求,推荐结果的及时性和准确性有待进一步提高。在分析现有协同推荐算法的基础上,本文提出了金融信息模糊聚类协同推荐算法,将模糊聚类和协同推荐算法相结合,以用户一项目评价矩阵为研究基础,对有相似信息需求兴趣的用户进行模糊聚类,用户组群的兴趣爱好代表并预测个人的兴趣爱好,能为用户提供和发现新的信息资源,很好地满足金融用户信息需求的多兴趣性和时效性。最后对提出的算法进行实验,实验结果表明了算法具有良好的推荐效果。