结构化向量空间模型及其在Web信息检索中的应用

针对Web信息检索的特点,通过分析传统向量空间模型在Web检索中存在的若干问题,对传统向量空间模型进行改进,并提出结构化向量空间模型,其基本思想是将Web文档表达为具有一定逻辑结构的向量,即结构化向量组.每个结构化向量组由若干子向量构成,每个子向量对应Web文档中相对应独立的文本段.理论分析和实验证明,该方法能提高向量空间模型在信息检索精度和召回率方面的性能.     

一种基于向量空间模型的文本聚类方法

研究了一种基于向量空间模型的文档聚类方法.提出了一个新的聚类模型,即在传统聚类模型的基础上增加一个文档特征向量调整模块;给出了一个特征评价函数用以进行特征提取;对一种基于相似度的平面划分聚类算法做了一些改进.实验结果表明本文提出的聚类模型是可行的.     

基于向量空间模型的路径相似度蚁群算法研究

针对如何根据用户的检索状况来提高信息检索的反应速度及查询的准确性的问题,利用向量空间模型信息检索与路径相似度蚁群算法中利用同一方式——相似度来决定下一步方向的共同特点,提出将一种基于路径相似度的蚁群算法应用于信息检索的方法。采用这种算法在性能和收敛性速度上优于常规算法。     

基于向量空间模型的个性化网页搜索算法研究

为解决信息检索时不同用户对搜索结果有不同期望的问题,提出了一种基于向量空间模型的个性化网页搜索算法.针对用户不同兴趣,利用用户画像能够更加全面地表示用户兴趣的特点,通过向量空间模型建立用户画像来表达用户兴趣,结合传统的网页排序算法得出最终的网页排序结果.对于不同用户可得到不同的网页搜索结果,排序靠前的网页中符合用户兴趣...     

概念向量空间模型在智能答疑系统中的应用

为解决智能答疑系统中因词的同义或多义现象而导致的“漏答”或“错答”问题,采用概念向量空间模型来计算句子相似度。针对概念向量空间模型生成的向量矩阵空间仍是一个稀疏大空间的缺点,提出了一种基于FAQ的概念向量空间模型来降低向量矩阵空间的维数。通过对基于事实的简单陈述问题的提问,结果显示明显优于向量空间模型。     

基于向量空间模型和专利文献特征的相似专利确定方法

为了确定专利文献的相似性,帮助企业进行专利申请、保护和利用,提出基于向量空间模型（VSM）和专利文献特征的相似专利确定方法.依据专利文献的信息特征构建专利模型树,定义了专利模型树和专利模型树的节点.通过分析专利模型树的节点属性值,采用基于向量空间模型的文本分类技术,以专利名称和专利摘要的加权相似度作为专利文献分类的依据,对专利文献进行分类,然后在类内根据专利文献特征的相似性确定相似专利,并根据企业的实际应用需求,分析专利文献要素权重确定的几种方法.应用示例验证了该方法能够有效地进行专利分类和相似专利检索.     

XML信息检索中基于反馈的查询扩展分析

XML信息检索中,提高检索准确率的有效途径就是基于反馈机制的用户查询扩展。根据反馈机制的不同,文章对国内外研究XML查询扩展的文献进行了分类分析,重点分析、比较了几篇有影响文献的扩展方法和实验结果。在深入分析的基础上提出了当前研究中存在的几点不足,并对未来的研究工作作出了一些简单的预测和展望。     

潜在语义分析技术在自动评卷系统中的应用

提出了一种基于潜在语义分析（LSA）的相似文本匹配算法,并将其应用于自动评卷系统中．首先,在充分考虑词项之间相关性的基础上,在低维空间中表示学生答案文本与标准答案文本,然后利用奇异值分解方法模型对其进行了改进;其次,利用LSA技术,以学生答案文本与标准答案文本之间的余弦相似度作为相似性准则,根据相似度值确定该题的得分．实验结果表明,该算法充分考虑了文本语义信息,评分效果较好,是实现基于语义评卷系统的有益探索．     

基于向量空间模型的研究型学习教学系统设计与实现

为了克服传统教学系统机械性、针对性差等的缺略,以便适应以学生为主体的针对性强的个性化教学实际,本文分析了一种基于向量空间模睫的“研究型学习”恻络系统设计范洌,试图通过将向量空间模型和研究型学习模式的融合,有效提高研究型学习匀实践效若,培养学生主动获取知识、应用知识．解决问题,达到知识和能力自然融通的基本能力。本文着重介绍系统体系结均、功能模块、实现方法和关键技术。     

Thesaurus在信息搜索中的应用研究

本文对Thesaurus在信息搜索中的应用进行了讨论与分析，主要内容包括：Thesaurus的构造方法，Thesaurus与查询扩张，Thesaurus应用实例。最后讨论了Thesaurus在信息搜索中存在的问题及其发展方向。     

Accurate performance estimators for information retrieval based on span bound of support vector machines

Kernel basedlearningmethods(KMs)areinastate of the artclassoflearningalgorithms,whosebest knownexampleisSupportVectorMachines(SVMs).TheSVMsmethodhasbeenintroducedinautomatedtextcategorization(ATC)byJoachims[1,2]andsubse quentlyhasbeenextensivelyusedbymany…     

基于构件的协同检索模型

在分析已有检索工具和理论的基础上,提出基于构件的协同检索的框架模型.对检索模型的信息收集、整理、分析、展示等功能进行模块设计,使用构件技术使检索模型具有较大的扩展性;利用协同技术实现用户指定的构件间的自动整合.通过定义一个架构让使用者能够根据自己的需求,设计相应的处理模块.通过对检索请求的理解和对数据内容的分析,利用合适的构件对用户的查询计划、意图、兴趣方向进行推理,自动进行信息搜集过滤,将用户感兴趣的、对用户有用的信息提交给用户.     

基于谐波恢复的状态空间模型的互高阶累计量Ls-Hankel矩阵分解法

将状态空间模型与互高阶累计量结合在一起,首次提出基于谐波恢复状态空间模型的互高阶累计量的Ls-Hankel矩阵分解法。仿真结果表明,该方法在混合色噪声和很低信噪比条件下谱估计的分辨率、稳定性及对混合色噪声的抑制等方面均明显优于自高阶谱估计方法。     

A distributed information retrieval method in peer-to-peer network

To avoid the scalability of the existing systems that employed centralized indexing,index flooding or query flooding,we proposed an efficient peer-to-peer information retrieval system SPIRS (Semantic P2P-based Information Retrieval System) that supported state-of-the-art content and semantic searches. SPIRS distributes document indices through P2P network hierarchically by Latent Semantic Indexing (LSI) and organizes nodes into a hierarchical overlay through CAN and TRIE. Comparing with other P2P search techniques,those based on simple keyword matching,SPIRS has better accuracy for considering the advanced relevance among documents. Given a query,only a small number of nodes are needed for SPIRS to identify the matching documents. Furthermore,both theoretical analysis and experimental results show that SPIRS possesses higher accuracy and less logic hops.     

基于支持向量机的局域线性嵌入算法在图像检索中的应用

SVM算法复杂度与样本维数无关,具有的泛化能力强、分类精度高的特点,而LLE是有效的非线性降维方法,本文利用支持向量机（SVM）算法对局域线性嵌入（LLE）算法进行改进,有效地解决了基于内容的图像检索中的高维特征向量的降维问题,实验表明具有较高的查全率和查准率。     

基于子块的三维网格模型检索

针对三维模型检索中如何准确计算模型间相似性问题,提出用子块局部相似性计算不同模型整体相似性的三维模型检索新方法.把经过线性细分和姿态调整的三维模型分割成不同的子块,构造每个子块的法向量直方图.采用从局部到整体的过程计算任意两个模型的相似度: 根据直方图相交函数计算模型对应子块的局部相似性,结合子块点密度及局部相似性,采用改进的相似函数计算得到不同模型的整体相似度.和一些相似的检索算法比较,子块方法可以得到比较好的检索准确率.     

基于语义Web的信息检索改进模型的研究

提出了基于语义Web下的信息检索改进模型,说明了该模型中每个组成部分的功能,并将该模型进行初步应用。结果表明,信息的查全率和查准率都有较好的改善。