基于检索结果排序的伪相关反馈

针对传统伪相关反馈（PRF）算法扩展源质量不高使得检索效果不佳的问题,提出一种基于检索结果的排序模型（REM）。首先,该模型从初检结果中选择排名靠前的文档作为伪相关文档集;然后,以用户查询意图与伪相关文档集中各文档的相关度最大化、并且各文档之间相似性最小化作为排序原则,将伪相关文档集中各文档进行重排序;最后,将排序后排名靠前的文档作为扩展源进行二次反馈。实验结果表明,与两种传统伪反馈方法相比,该排序模型能获得与用户查询意图相关的反馈文档,可有效地提高检索效果。     

基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展

提出一种面向查询扩展的矩阵加权关联规则挖掘算法,给出与其相关的定理及其证明过程.该算法采用4种剪枝策略,挖掘效率得到极大提高.实验结果表明,其挖掘时间比原来的平均时间减少87.84%.针对现有查询扩展的缺陷,将矩阵加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和更合理的扩展词权重计算方法.在此基础上提出一种伪相关反馈查询扩展算法——基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展算法,该算法能够自动地从前列n 篇初检文档中挖掘与原查询相关的矩阵加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展.实验结果表明,该算法的检索性能确实得到了很好的改善.与现有查询扩展算法相比,在相同的查全率水平级下,其平均查准率有了明显的提高.     

一种基于相关反馈的信息检索模型

针对现有信息检索系统难以按查询需求处理检索文档的问题,提出了一种基于相关反馈的信息检索模型,分析了查询词分解,推导了相关反馈机制和正规化过程,并进一步阐述了文档提取方法。提出的模型通过相关反馈和查询词扩展,克服了传统方法无法计算文档与查询词之间的相似度问题,并能有效地处理检索文档。仿真结果证明了该模型的有效性和可行性。     

信息检索中的相关反馈技术综述*

论述了信息检索中的向量空间模型、概率模型以及语言模型中所采用的相关反馈技术。其中主要介绍检索词的权重调整、查询扩展、文档相关反馈,以及语言模型中的查询语言模型和文档语言模型的调整。针对最近反馈方面的最新成果——基于term的反馈技术进行了探讨,指出了相关反馈在今后研究的方向,即提供个性化的如分层反馈和利用日志进行反馈,并讨论了相关反馈技术对检索性能的影响。     

基于查询行为和关联规则的相关反馈查询扩展

针对现有查询扩展缺陷,提出基于用户查询行为和词间完全加权关联规则挖掘的相关反馈查询扩展算法。在不改变用户查询信息习惯的前提下,无须用户参与,根据用户查询行为判断初检文档的相关性,提取相关的初检文档,挖掘与原查询相关的关联规则,构造规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,该算法能提高信息检索性能,具有很好的应用前景。     

基于检索结果聚类的XML伪相关文档查找

传统伪相关反馈容易产生“查询主题漂移”,有效避免“查询主题漂移”的首要前提是确定高质量的相关文档,形成与用户查询需求相关的伪相关文档集合.在检索结果聚类的基础上,研究了XML伪相关文档查找方法,在充分考虑XML内容和结构特征的前提下,提出了基于均衡化权值的簇标签提取方法,并以此为基础,提出了候选簇的排序模型和基于候选簇的文档排序模型.相关实验数据表明,与初始检索结果相比,排序模型获得了较好的性能,有效地查找到了更多的XML伪相关文档.     

基于相关文档池建模的查询扩展

在信息检索领域,相关反馈是提高检索性能的有效方法之一。所谓相关反馈,指用户按照一定策略从查找到的相关文档中选择一些和主题相关的词进行查询扩展的技术。本文介绍了概率模型和向量空间模型下的常用查询扩展方法,并提出了一种基于语言模型的相关反馈方法,该方法同时考虑了扩展词应该具备的两个特征,即相关性和覆盖性。在TREC测试集上对这些算法进行了比较,结果表明这种新算法在平均准确率上比传统方法有所提高。     

基于伪反馈的有效XML查询扩展

伪反馈(pseudo relevance feedback,PRF)一直以来都被认为是一种有效的查询扩展技术。然而传统的伪反馈容易带来主题漂移,从而影响检索性能。如何确定高质量的相关文档集,以及如何从相关文档集中挑选有用的扩展词项,是解决伪反馈中查询主题漂移的两个重要方面。对此,针对XML(extensible markup language)文档,提出了一个解决框架:一方面,研究了XML伪反馈文档查找方法,在充分考虑XML内容和结构特征的前提下,提出了基于检索结果聚类和两阶段排序模型相结合的高质量XML伪相关文档查找技术;另一方面,针对CO(content only)查询,对词项扩展进行了研究,提出了带结构语义的词项权值计算方法。一系列的相关实验数据表明,所提的XML伪反馈查询扩展方法能有效地减少查询主题漂移现象,获得更好的检索质量。     

利用主题内容排序的伪相关反馈

传统的伪相关反馈(pseudo relevance feedback,PRF)方法,将文档作为基本抽取单元进行查询扩展,抽取粒度过大造成扩展源中噪音量的增加。研究利用主题分析技术来减轻扩展源的低质量现象。通过获取隐藏在伪相关文档集(pseudo-relevant set)各文档内容中的语义信息,并从中提取与用户查询相关的抽象主题内容作为基本抽取单元用于查询扩展。在NTCIR 8中文语料上,与传统PRF方法和基于主题模型的PRF方法相比较,实验结果表明该方法可以抽取出更符合用户查询的扩展词。此外,结果显示从更小的主题内容粒度出发进行查询扩展,可以有效提升检索性能。     

一种基于排序学习方法的查询扩展技术

查询扩展作为一门重要的信息检索技术,是以用户查询为基础,通过一定策略在原始查询中加入一些相关的扩展词,从而使得查询能够更加准确地描述用户信息需求。排序学习方法利用机器学习的知识构造排序模型对数据进行排序,是当前机器学习与信息检索交叉领域的研究热点。该文尝试利用伪相关反馈技术,在查询扩展中引入排序学习算法,从文档集合中提取与扩展词相关的特征,训练针对于扩展词的排序模型,并利用排序模型对新查询的扩展词集合进行重新排序,将排序后的扩展词根据排序得分赋予相应的权重,加入到原始查询中进行二次检索,从而提高信息检索的准确率。在TREC数据集合上的实验结果表明,引入排序学习算法有助于提高伪相关反馈的检索性能。     

代价敏感相关向量机

相关向量机(RVM)是在稀疏贝叶斯框架下提出的稀疏模型,由于其强大的稀疏性和泛化能力,近年来在机器学习领域得到了广泛研究和应用,但和传统的决策树、神经网络算法及支持向量机一样,RVM不具有代价敏感性,不能直接用于代价敏感学习。针对监督学习中错误分类带来的代价问题,提出代价敏感相关向量分类(CS-RVC)算法,在相关向量机的基础上,通过赋予每类样本不同的误分代价,使其更加注重误分类代价较高的样本分类准确率,使得整体误分类代价降低以实现代价敏感挖掘。实验结果表明,该算法具有良好的稀疏性并能够有效地解决代价敏感分类问题。     

基于本体和用户相关反馈的扩展查询研究

描述了一种扩展查询(QE)的新方法,这是一种连接用户相关反馈和本体的混合扩展查询技术,有两大贡献：一是连接了用户相关反馈和本体技术,二是采用FirteX作为实验平台。与目前广泛应用的基于余弦相似性的扩展查询技术相比,实验结果表明方法平均精度达到15%,高于基于余弦相似性的扩展查询技术的13%,并且将平均反馈率提高到了16%。     

基于稳定性语义聚类的相关模型估计

针对由不稳定聚类估计的相关模型影响检索性能的问题,提出了基于稳定性语义聚类的相关模型(SSRM)。首先利用初始查询前N个结果文档构成反馈数据集;然后探测数据集中稳定的语义类别数量;接着从稳定性语义聚类中选择与用户查询最相似的语义类别估计SSRM;最后通过实验对模型的检索性能进行了验证。对TREC数据集5个子集的实验结果显示,SSRM相比相关模型(RM)、语义相关模型(SRM),平均准确率(MAP)性能最少提高了32.11%和0.41%;相比基于聚类的文档模型(CBDM)、基于LDA的文档模型(LBDM)和Resampling等基于聚类的检索方法,MAP性能最少提高了23.64%,19.59%和8.03%。实验结果表明,SSRM有利于改善检索性能。     

Improving Retrieval Performance by Region Constraiots and Relevance Feedback

In this paper, region features and relevance feedback are used to improve the performance of CBIR.Unlike existing region-based approaches where either individual regions are used or only simple spatial layout ismodeled, the proposed approach simultaneously models both region properties and their spatial relationships in aprobabilistic framework. Furthermore, the retrieval performance is improved by an adaptive filter based relevancefeedback. To illustrate the performance of the proposed approach, extensive experiments have been carried outon a large heterogeneous image collection with 17,000 images, which render promising results on a wide varietyof queries.     

Content-Based Image Retrieval Based on ROI Detection and Relevance Feedback

Content-based image retrieval is an important research topic in computer vision. We present a new method that combines region of interest (ROI) detection and relevance feedback. The ROI based approach is more accurate in describing the image content than using global features, and the relevance feedback makes the system to be adaptive to subjective human perception. The feedback information is utilized to discover the subjective ROI perception of a particular user, and it is further employed to recompute the features associated with ROIs with the updated personalized ROI preference. A fast computation technique is proposed to avoid repeating the ROI detection for images in the database. It directly estimates the features of the ROIs, which makes the query process fast and efficient. For illustration of the overall approach, we use the color saliency and wavelet feature saliency to determine the ROIs. Normalized projections are selected to represent the shape features associated with the ROIs. Experimental results show that the proposed system has better performance than the global features based approaches and region based techniques without feedback.     

一种基于变分相关向量机的特征选择和分类结合方法

相关向量机(Relevance vector machine, RVM)是一种函数形式等价于支持向量机(Support vector machine, SVM)的全概率模型,利用变分贝叶斯(Variational Bayesian, VB)方法求解的RVM可以给出所有参数的后验分布. 进一步,通过对样本所在原始特征空间的稀疏化,基于线性核的RVM可以在分类的同时实现对原始特征的线性选择. 本文在传统VB-RVM的基础上提出一种特征选择和分类结合方法. 该方法采用Probit模型将分类问题与回归问题有机地结合起来, 同时,通过对特征维的幂变换扩展,不仅在分类时增加了样本的信息量, 可以构造非线性分类面,而且实现了非线性特征选择的功能. 通过对仿真数据和实测数据分别进行实验, 证明了该特征选择和分类结合方法的实用性和有效性.     

中文信息检索中的相关反馈

Relevance feedback is a query modification technique used in information retrieval to produce improved result.Over the past 30 years,vaious methods have been proposed to formulate improved queries by relevance feedback. This paper introduces a query formulation method and shows that this method is better than classic query formulation methods.     

查询优化器的面向对象框架

设计实现具有良好可扩展性的查询优化器可以大幅度地提高数据库管理系统开发的效率和质量。提出了查询优化器的一种面向对象框架,使得优化器实现者可以容易地扩展逻辑查询代数、物理查询代数和查询重写子系统,同时利用面向对象的继承和多态机制实现优化器中各个子系统的弱耦合。     

关联中的意义——对视觉符号本质的思考

本文旨在由事物之间相关联的属性,探究视觉符号中的关联意义,结合现实生活中的实例和历史文化中的视觉符号语言,揭示其魅力以及视觉形象对人们的心理的导向性。同时结合笔者多年参与视觉传达设计的实践经验,分析视觉语言传达所要把握三点,即掌握关联、打破关联和建立关联。通过对其分析、总结,从而对视觉语言的关联意义进行剖析。     

一种领域语料驱动的句子相关性计算方法研究

句子相关性计算在自然语言处理的多个实践应用中均具有十分重要的作用,如舆情监测、信息检索、统计机器翻译等。在明确相似性与相关性之间的关系之后,设计了一种基于领域语料驱动的句子相关性计算方法,该方法基于同一领域的语料构建一个“句-段-篇”3层的领域语义空间,通过度量词语在各个层级间的共现概率、共现平均距离和句长等因子来测量词间的主题相关性。与基于字面特征、HowNet和同义词词林的方法进行了实验对比,结果表明该方法具有较好的实践应用价值。