时态信息的语义抽取与排序方法研究及系统实现

针对通用搜索引擎缺乏对网页内容的时态表达式的准确抽取及语义查询支持,提出时态语义相关度算法（TSRR）。在通用搜索引擎基础上添加了时态信息抽取和时态信息排序功能,通过引入时态正则表达式规则,抽取查询关键词和网页文档中的时态点或时态区间等时态表达式,综合计算网页内容的文本相关度和时态语义相关度,从而得到网页的最终排序评分。实验表明,应用TSRR算法可以准确而有效地匹配与时态表达式相关的关键词查询。     

双时态XML查询中now语义失真的研究与扩展

本文研究如何有效地查询基于"单属性表示时态信息"的XML文档的时态信息操作,并选择XML功能较为强大的查询语言XQuery进行时态查询扩展.文中先计论如何解决时态数据库中特殊元素now的语义失真的问题,然后对XQuery进行双时态扩展,最后给出扩展后的查询实例.     

基于时态数据类型的时态数据索引方法

在系统中引入时态数据类型,使得在关系数据库系统中能对时态数据信息进行方便有效的管理。该文给出了一个基于时态数据类型的时态索引方法：MAP21*3B+-Tree方法,通过对时态数据的各个域分别建立索引,实现双时态数据库的各种时态查询。     

全序时态候选关键字问题初步研究

与时间相关的数据库应用需求的不断增长,使得时态数据库设计成为非常重要的问题.在数据库的设计中,要充分考虑对数据依赖的处理.数据依赖是数据库设计理论中的一个核心概念,通过它可以规范属性之间满足的固有的语义约束.为了更有效的研究时态数据库中各种依赖以及各属性之间的关系,以便将进一步规范化,本文提出了全序时态左部属性、全序时...     

网格环境下基于语义关联的信息检索

为了满足网格环境中资源信息的大幅度增加对信息检索的性能越来越高的要求,对网格环境中的信息服务系统(MDS)进行了分析并指出其局限性,设计了网格环境下资源信息检索匹配算法,在MDS的发现系统中应用基于元数据语义关联的信息检索。实验实现了网格环境下基于所设计算法的信息检索,对目录式检索和语义关联检索进行了比较,证明了这种方法可以有效提高资源信息的检索效率。     

基于语义的数据库关键词检索系统

数据库关键词检索技术是当前的一个重要研究方向,它结合了传统数据库结构化数据存储效率高和信息检索系统非结构化数据检索方便高效的优点。本文介绍一种基于语义的数据库关键词检索系统的设计与实现,该系统以企业级应用开发标准J 2EE为基础,结合数据库技术、语义Web技术和关键词检索技术,可实现关系数据库的语义理解和关键词检索。对系统实现涉及的主要技术点：倒排索引、概念相似度和语义计分公式进行了深入分析,提出一种改进的倒排索引结构和一个新的基于语义的信息检索计分公式。     

基于Ontology的语义信息检索模型研究

在信息检索过程中引入语义,可以大大提高信息检索准确度,其中Ontology扮演了重要的角色.基于Ontology研究了语义信息检索原理、体系结构及其模型实现的关键技术,设计并实现了基于Ontology的信息检索系统原型,对研究进行了验证.实验结果表明,基于Ontology的检索大大提高了信息的查准率和查全率.     

基于时态变量对象关系模型及代数运算

时态数据处理多是基于关系数据库平台,时态数据库模型也以时态关系数据模型为主.关系数据模型难以处理具有复杂类型的数据对象,而面向对象数据模型还缺乏商业化应用平台.现有关系数据库平台大多增加了面向对象基本功能,形成了对象关系数据库系统,因此将对象关系数据模型进行时态扩充就显得十分必要和具有可行性.首先在现有时态关系数据模型基础上,提出了一种基于对象关系双时态数据模型,而这种数据模型适合于在现有数据库平台上实现;其次,在该模型框架内,讨论了时态对象关系模式与时态关系模式相互间的联系与转换,这也是由时态关系扩充到对象关系的基本要求;再次,分析了时态模型中时态变量复杂语义和相应绑定算法,这是时态数据库能够有效运行的基本课题之一;最后,研究了基于时态变量复杂语义的时态对象关系数据操作代数,从而为时态对象关系模式的查询进行了必要的理论探讨.     

应急系统中时态数据的本体表示与检索研究

时间是信息的重要属性,时态数据在信息管理系统中起着关键性作用。双时态数据库有很多优点,但是双时态数据库需要较高的储存空间,另外,有效时间和事务时间的二元时间结构,给本体表示和时态数据的查询带来了很大的困难。针对这些问题提出了一种时态数据的本体表示方法,并用本体语言表示出了应急系统中的具体时态数据。最后,通过语义检索验证了时态数据本体表示的正确性。     

基于深度学习的图书馆信息资源推荐检索方法设计

为解决数字图书馆信息检索耗时长、检索效率低的问题,提出了一种基于深度学习的图书馆信息资源推荐检索方法。首先利用深度学习平台提取信息的语义关键词,其次根据提取的关键词计算信息检索的相似度,最后利用计算结果,运用快速匹配法获得每个主题关键字的比重权值,从而设计信息检索模型。实验设计仿真测试环境,准备软硬件实验参数,进行基于深度学习的检索方法和普通检索方法的对比实验。实验结果表明,本文设计方法的检索效果更好,具有一定的应用价值。     

一种针对时空数据设计的时态索引

因为时空数据库庞大的体积,索引的搜索效率问题在时空数据库中显得非常重要。虽然前人提出的时态索引结构能够提高搜索效率,然而他们的搜索树都存在重叠问题,严重影响了时空对象的时态搜索效率。针对时空数据库中具有时态特性的时空对象,笔者借鉴R+树的原理,在文中提出了一种基于二维时态属性的索引机制—TR+树。它没有重叠问题,相对于前人的研究,TR+树提高了时间检索的性能,并且可以降低时空数据库系统的复杂度。     

不确定时态信息表示及时态运算的扩展

时态信息表示和查询是时态数据库的研究重点,但现有的时态数据库模型在处理不确定时态信息方面仍存在较大困难。而现实生活中很多时态信息都是不确定的,故提出了一种不确定时态信息的表示方法,并扩展时态运算使其支持不确定时态信息的处理和查询,从而扩展了时态数据库的适用范围。     

时态面向对象数据库查询算法研究

时态关系数据库在关系数据库的基础上扩充了对时间数据的处理、而时态面向对象数据库则是在面向对象数据库的基础上扩充了对时间数据的处理。在时态数据基态修正模型的基础上,讨论了时态面向对象数据库查询优化策略,并给出相应的算法。     

分布式超媒体数据库系统的系统结构和组成

叙述了一种分布式超媒体数据库系统（ＨＤＢ）的系统结构、节点和链模型以及系统的组成。ＨＤＢ具有分布式宏文献结构，采用超媒体形式的节点和链来管理多媒体信息，可以实现过滤浏览、基于内容检索、多级导航等功能。ＨＤＢ由超媒体数据库创建、表现与查询、宏文献服务器、媒体服务器、脚本语言等模块组成。     

基于大数据的掌上医疗器械检索平台研究

为了提高掌上医疗器械的信息化检索和管理能力,提出基于大数据的掌上医疗器械检索方法,构建掌上医疗器械检索的大数据分布模型,采用有向图模型构建掌上医疗器械信息库的检索节点分布结构模型,在掌上医疗器械信息库库中进行语义关联规则分析,采用字符串的匹配技术,建立掌上医疗器械信息库检索的模糊决策模型,采用大数据融合方法实现掌上医疗器械检索的算法设计,结合自相关特征匹配方法实现掌上医疗器械信息库的语义特征提取,实现掌上医疗器械检索平台的优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行掌上医疗器械检索的智能性较好,检索的查准性较高,时延较低。     

融合文本概念化与网络表示的观点检索

观点检索是自然语言处理领域中的一个热点研究课题.现有的观点检索模型在检索过程中往往无法根据上下文将词汇进行知识、概念层面的抽象,在语义层面忽略词汇之间的语义联系,观点层面缺乏观点泛化能力.因此,提出一种融合文本概念化与网络表示的观点检索方法.该方法首先利用知识图谱分别将用户查询和文本概念化到正确的概念空间,并利用网络表示将知识图谱中的词汇节点表示成低维向量,然后根据词向量推出查询和文本的向量并用余弦公式计算用户查询与文本的相关度,接着引入基于统计机器学习的分类方法挖掘文本的观点.最后利用概念空间、网络表示空间以及观点分析结果构建特征,并服务于观点检索模型,相关实验表明,本文提出的检索模型可以有效提高多种检索模型的观点检索性能.其中,基于统一相关模型的观点检索方法在两个实验数据集上相比基准方法在MAP评价指标上分别提升了6.1%和9.3%,基于排序学习的观点检索方法在两个实验数据集上相比于基准方法在MAP评价指标上分别提升了2.3%和14.6%.     

基于相关反馈和流形结构重构的图像检索方法

当检索样例位于数据库之外时,传统基于线性流形学习的图像检索方法在反馈迭代后的检索精度提高较小。为此,提出一种基于相关反馈和流形结构重构的图像检索方法。反馈时计算被检索样例的最邻近点,将被检索样例重构入需要保留的结构图中,从而满足映射时需保证相似图像和被检索样例距离尽可能近的要求。实验结果表明,该方法在额外耗时较少的情况下,能有效提高检索精度。     

时态主题模型方法及应用研究综述

互联网技术的飞速发展使得数据的规模达到了空前的水平,人们从海量数据中获取有价值的信息变得越来越困难。主题模型是近年来计算机领域出现的一种新的概率模型,在自然语言处理、文本挖掘以及信息检索等领域都有很广泛的应用。基于主题模型的主题追踪技术和时态分析技术可以帮助人们从海量数据中快速找到感兴趣的内容,时态主题模型逐渐成为计算机科学领域的一个研究热点。首先,介绍主题模型以及时态主题模型的基本概念;然后,对各种时态主题模型进行分类,介绍了几种具有代表性的时态主题模型,分析比较了各种主题模型的优缺点;接着,分析了时态主题模型在社交媒体、学术文献和数据社区中的应用;最后,对时态主题模型未来的发展趋势进行了探讨。     

基于张量积扩散与纹理元相似的医学图像检索

针对医学图像检索中相似性表达的自身困难,以及噪声影响的问题,提出一种通过张量积图进行扩散,利用其他数据点的上下信息改进基于纹理元的成对相似性度量的方法。首先,采用纹理元的统计方法进行医学图像特征描述和提取,并通过对纹理元相似性加权,得到图像的成对相似性;然后,利用张量积图沿着数据点的内在流形进行相似性的传播,实现全局的相似性度量。在ImageCLEFmed 2009上的实验结果表明,该算法与基于Gabor的检索算法相比,其类平均精度提高了32%,与基于尺度不变特征转换(SIFT)的检索算法相比,其类平均精度提高了19%,能良好地应用于医学图像检索。     

时态的粒度刻画及演算问题研究

时态的建模及演算是时态信息处理中的逻辑基本问题,从粒度思想出发,根据时态的粒度划分,研究了时态粒度的语义与性质。并基于时态粒度对时态原语进行刻画,进而基于代数系统分析了时态的粒度转换算子及不同粒度下的时态关系,构建了时态粒度关系的演算系统。