数字图书馆信息检索技术及其应用

从数字图书馆的发展现状展开研究,对数字图书馆与传统图书馆进行了比较,分析了信息检索概念和技术。介绍了CBR的特点,重点阐述了数字图书馆多媒体检索技术分类及各自特点,明确指出了数字图书馆建设的意义、应用中存在的问题,展望了数字图书馆的前景。     

数字图书馆信息检索技术及其应用

从数字图书馆的发展现状展开研究，对数字图书馆与传统图书馆进行了比较，分析了信息检索概念和技术。介绍了CBR的特点，重点阐述了数字图书馆多媒体检索技术分类及各自特点，明确指出了数字图书馆建设的意义、应用中存在的问题，展望了数字图书馆的前景。     

对象级别的关系数据库信息检索技术研究

传统上,关系数据库信息检索以元组级别的关系数据为检索对象,以元组连接树为检索结果,其检索效果还不够理想。为了提高关系数据库信息检索的效果,提出对象级别的关系数据库信息检索研究,介绍了研究背景和现状,阐述了基本思想及主要研究内容,为关系数据库信息检索未来的研究提供了新的思路和方法。     

启发式相关文本提取技术研究

随着WEB上图片资源的日益丰富，人们对WEB图片检索的需求也日趋强烈，基于文本检索WEB图片，是人们当前检索WEB图片的主要手段，其中，提取图片的相关文本是实现基于文本的图片检索的基础，现有的相关文本提取技术对WEB的复杂性理解不够，使用固定的模式提取文本，常常以偏概全，提取效果不佳．本文进一步明确了相关文本的概念，使用启发式提取方法，让系统更智能地提取相关文本，实验表明，该技术能提取到绝大部分的相关文本，并且所提取的文本与图片的相关度也很高．     

图的最优矩阵构建研究

为了提高图的最优矩阵的构建效率,文中通过对Floyd算法的研究,进一步提出了对其进行四层优化的方法,通过对图的矩阵中的特殊元素的删除和在计算前的判断减少了不必要的计算,加入贪心算法使其减少中间结果的生成,使中间结果更加接近图的最优矩阵.优化后的Floyd算法在很大程度上提高了执行效率,使其在实际应用中更加可取,经过逐步的优化使改进后的算法在运行时间上平均时间最多减少为原来的四分之一,而且随着图顶点数目的增加,修改后的Floyd算法效率有显著的提高,因此,在实际应用中是一个切实可行的算法.     

图的最优矩阵构建研究

为了提高图的最优矩阵的构建效率,文中通过对Floyd算法的研究,进一步提出了对其进行四层优化的方法,通过对图的矩阵中的特殊元素的删除和在计算前的判断减少了不必要的计算,加入贪心算法使其减少中间结果的生成,使中间结果更加接近图的最优矩阵。优化后的Floyd算法在很大程度上提高了执行效率,使其在实际应用中更加可取,经过逐步的优化使改进后的算法在运行时间上平均时间最多减少为原来的四分之一,而且随着图顶点数目的增加,修改后的Floyd算法效率有显著的提高,因此,在实际应用中是一个切实可行的算法。     

3D模型检索技术综述

全面地综述了3D模型检索技术,介绍了3D模型检索界面和一个3D模型检索系统,并对该技术领域的未来发展进行了总结和展望．     

基于文档实例的中文信息检索

传统的信息检索系统基于关键词建立索引并进行信息检索.这些系统存在查询返回文档集大、准确率低和普通用户不便于构造查询等不足.为此,该文提出基于文档实例的信息检索,即以已有文档作为样本,在文档库中检索与样本文档相似的所有文档.文中给出了基于文档实例的中文信息检索的解决方法和实现技术.初步实验结果表明该方法是行之有效的.     

数字图书馆信息检索技术

本文讨论了数字图书馆中文本、图像、音频、视频等媒体基于内容的信息检索技术 ,介绍了人工智能在数字图书馆信息检索中的应用 ,提出利用知识发现技术和智能信息推拉技术构造数字图书馆的智能信息检索系统 ,向用户提供主动的、个性化的信息服务。     

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。     

测试集问题的集合覆盖贪心算法的深入近似

测试集问题是一个有着广泛应用的NP难问题.集合覆盖贪心算法是测试集问题的一个常用近似算法,其由集合覆盖问题得到的近似比21nn+1能否改进是一个公开的问题.集合覆盖贪心算法的推广被用来求解生物信息学中出现的冗余测试集问题.通过分析条目对被区分次数的分布情况,用去随机方法证明了集合覆盖贪心算法对测试集问题的近似比可以为1.51nn+0.5lnlnn+2,从而缩小了这种算法近似比分析的间隙.另外,给出了集合覆盖贪心算法对冗余度为n-1的加权冗余测试集问题的近似比的紧密下界(2-o(1))lnn-Θ 1).     

基于CHI值特征选取和覆盖的文本分类方法

利用CHI值特征选取和前向神经网络的覆盖算法,通过对文本进行分词的预处理后,实现文本的自动分类。该方法利用CHI值进行特征选取即特征降维,应用覆盖算法进行文本分类。该方法将CHI值特征选取和覆盖算法充分结合,在提高了分类速度的同时还保证了分类的准确度。应用该方法对标准数据集中的文本进行实验,并在不同的维数上与SVM算法、朴素贝叶斯方法的实验结果进行了比较。结果表明,与SVM算法和朴素贝叶斯方法相比较,覆盖算法在准确度上更好。并且,维数的选择对分类的精确度影响很大。     

覆盖算法在文本分类中的应用

介绍了文本分类的基本过程以及朴素贝叶斯和K近邻算法等基本分类方法,给出了基于覆盖的构造性神经网络分类算法,并将其与朴素贝叶斯和KNN作了实验比较。结果表明,该算法具有较好的分类性能,适合于处理大规模的文本分类任务,从而有效地克服了传统文本分类算法的不足。     

覆盖算法在文本分类中的应用

介绍了文本分类的基本过程以及朴素贝叶斯和K近邻算法等基本分类方法，给出了基于覆盖的构造性神经粤络分类算法，并将其与朴素贝叶斯和KNN作了实验比较。结果表明，该算法具有较好的分类性能，适合于处理大规模的文本分类任务，从而有效地克服了传统文本分类算法的不足。     

基于交叉覆盖算法的文本分类

分类是文本信息搜索和挖掘的核心内容,被广泛应用于搜索引擎的设计以及数据挖掘的研究中。首先对文本进行分词,对分词的结果采用x2统计量的方法提取特征,再使用前向神经网络的交叉覆盖算法作为分类器进行文本分类。实验表明,x2统计量可大规模降低特征维数,在此基础上结合交叉覆盖算法的优秀分类能力,可在特征维数较低的情况下获得一个性能较好的文本分类器。     

基于交叉覆盖算法的文本分类

分类是文本信息搜索和挖掘的核心内容,被广泛应用于搜索引擎的设计以及数据挖掘的研究中。首先对文本进行分词,对分词的结果采用x2统计量的方法提取特征,再使用前向神经网络的交叉覆盖算法作为分类器进行文本分类。实验表明,x2统计量可大规模降低特征维数,在此基础上结合交叉覆盖算法的优秀分类能力,可在特征维数较低的情况下获得一个性能较好的文本分类器。     

无线传感器网络最小覆盖集的贪婪近似算法

网络生命期是限制无线传感器网络发展的一个瓶颈.在保证网络监控性能的前提下,仅调度部分节点工作而让其余节点处于低功耗的休眠状态,可以有效节省能耗,延长网络生命期.节点调度的目标是寻找一个能够覆盖监控区域的最小节点集合,这是一个NP难问题,目前,其近似算法的性能较低.提出了一种基于贪婪法的最小覆盖集近似算法,在构造覆盖集的过程中,优先选择扩展面积最大的有效节点加入覆盖集.理论分析表明,该算法能够构造出较好的覆盖集,时间复杂度为O(n),其中,n为初始节点总数.实验数据表明,该算法的性能要优于现有算法,得到的覆盖集的平均大小比现有算法减小了14.2%左右,且执行时间要短于现有算法.当初始节点分布较密时,该算法得到的平均覆盖度小于1.75,近似比小于1.45.     

全文检索系统中动态索引技术的研究

全文检索是一种非常有效的信息检索技术,本文通过分析全文检索系统中静态索引技术的优缺点,以及影响动态性能的因素,提出一种基于互关联后继树模型的动态索引技术,该技术在不影响查询效率等性能的情况下,很好地解决了索引的更新问题,提高了索引的动态性能。     

基于向量空间模型的中文信息检索技术研究

该文运用在西文信息检索中非常成功的向量空间模型来解决中文信息检索的问题,在中文文档的特征项抽取,加权、相似度计算,模型的建立等方面做了一些探讨,并建立系统原型,在小范围内进行了测试。     

基于逻辑段划分算法统计的文本信息检索

在分析了划分逻辑段对于信息检索意义的基础上,介绍了一种简单有效的逻辑段划分算法:逻辑段划分算法的基本思想,并给出了该算法的实现。试验表明,该方法能客观地反映文章的层次结构。