智能检索系统的间接查询

有关智能数据库中的信息检索方面的间接查询问题。提出推测用户意图、确定用户信息需求、以及能够自动地将间接查询转化为直接查询的方法。通过对智能检索系统的知识库表示、用户行为知识分析、用户行为意图推测等方面的研究，给出１个基于知识的智能检索系统的理论框架，以产生智能应答     

智能信息检索系统的推理应答设计

本文通过对基于知识的数据库表示，用户行为分析和意图推测等方面的研究，给出了一个智能信息检索系统的推是应答设计。     

基于知识图谱的科技成果智能查询系统

科技成果数据呈现跨领域、跨学科特性,传统的信息查询检索技术已难以满足用户日益增长的智能化、精准化的科技成果信息获取需求。分析了知识图谱领域和信息检索领域的研究现状。采用网络爬虫从互联网中高效地爬取科技成果数据,利用实体识别和关系抽取技术识别和发现科技成果数据中的科技实体,构建科技成果知识图谱,并实现科技成果数据的结构化存储。基于ElasticSearch搜索引擎对科技实体构建高效索引,研究科技成果语义相似度计算方法,实现基于知识图谱的科技成果智能查询系统。实验结果验证了所构建的系统能够实现科技成果的高效查询以及相关主题内容的关联发现。     

语义检索系统中的查询语句扩展算法改进

查询扩展技术是在原有用户查询的基础上加入语义相关的新词,组成语义更准确的查询条件。文中对查询扩展算法中扩展词加权方法进行改进,提出一种基于初始用户查询意欲和词与词间语义关联性给扩展词加权的方法。根据此算法得到的扩展词权值不仅反映了该扩展词和原关键词间的关联性,还反映出该扩展词和查询关键词集合中所有元素的关联性。因此,可将基于语义树的查询扩展问题转换为扩展词权值wijs,o,p的计算,如何计算出权值wijs,o,p是文中的核心。实验证明,该算法提高了检索的查准率。     

语义检索系统中的查询语句扩展算法改进

查询扩展技术是在原有用户查询的基础上加入语义相关的新词,组成语义更准确的查询条件.文中对查询扩展算法中扩展词加权方法进行改进,提出一种基于初始用户查询意欲和词与词间语义关联性给扩展词加权的方法.根据此算法得到的扩展词权值不仅反映了该扩展词和原关键词间的关联性,还反映出该扩展词和查询关键词集合中所有元素的关联性.因此,可将基于语义树的查询扩展问题转换为扩展词权值wiis,o,p的计算,如何计算出权值wijs,o,p是文中的核心.实验证明,该算法提高了检索的查准率.     

基于本体的智能检索系统的研究

由于传统的搜索引擎是基于关键词的检索,检索结果无论是在召回率还是在精确度上都不能令人满意,然而基于本体的智能检索系统是以概念语义为核心来实现信息检索,能改善传统的搜索引擎在语义理解方面的不足。     

基于Ontology的智能检索系统框架研究与实现

提出并实现了一个语义Web环境下基于Ontology的语义信息检索系统框架。它由信息搜集Agent、存储Agent、推理Agent和查询Agent构成，这4类Agent协同工作实现了基于语义的Web信息检索服务。该文采用OWL描述的Ontology作为语义推理的基础，以Jena作为RDF API，使用JADE作为多Agent系统的开发工具和应用平台，完成了一个针对“Wine”领域进行智能查询的实例。     

基于用户兴趣模型的数字图书馆智能检索系统

针对传统数据检索系统存在的无法根据用户兴趣为其提供精准检索的缺陷,笔者提出基于用户兴趣模型的数字图书馆智能检索系统设计。根据软件系统设计要求,结合互联网技术为用户提供的多元化数据处理技术,进行智能检索系统整体框架设计;通过设置数据库的方式实现对数据的管理及归类。实验结果表明,该设计系统检索匹配程度更高,更具实用性。     

教学资源概念查询扩展研究

查询扩展是在原查询词的基础上加入与用户查询词相关的词或者词组,组成新的、更准确的查询序列,使扩展后的查询序列能更清晰地表达用户的查询请求,克服自然语言的“二义性”。基于《计算机网络》概念语义网络能更加有效地找出计算机网络领域内查询词的概念词及扩展概念词,并向上拓展将各个查询词的原始语义关系联接起来,解决了查询词之间缺乏联系的问题,为扩展检索的实现奠定基础。描述了概念语义网络的生成方法、关联概念树的抽取方法和查询扩展检索的计算机实现流程,为教学资源领域的在线学习提供了技术支持。     

制造资源智能检索系统研究与实现

基于语义网技术,提出一个原型系统Swirrsm,对网络化制造环境中分布式异地企业资源信息获取与用户透明化检索的关键技术进行了深入研究．Swirrsm系统以网络化制造本体作为语义和推理支撑;提出多层次信息智能检索模型,完成用户透明化的智能检索;提供三种用户交互方式实现基于语义的用户查询表达．     

基于多领域本体的智能查询系统模型

提出了一种基于多领域本体的智能查询系统的形式化模型,并且对系统及其特点进行了详细分析。该模型引入本体层来对知识库系统中的语义和信息内容进行描述,充分体现了用户查询中的语义信息,既方便用户进行查询,又增加了查询结果的相关性。同时,系统能够及时反映知识库的动态变化,简化了单一的全局本体所导致的一致性及效率问题。     

智能教学系统NKI-Tutor的知识查询设计

NKI-Tutor是国家知识基础设施面向应用的智能教学系统，其功能是将NKI丰富的知识传授给用户。知识查询是NKI-Tulor给用户提供的一种查询式学习模式。该文研究如何通过NKI-Tutor的知识查询界面实现用户与智能教学系统的交互而获得所需知识，提出了基于自然语言理解的知识查询方法，用于构造和实现NKI-Tutor中用户查询知识的交互界面。该方法包括3方面内容：(1)分析用户的知识查询形式，采集用户查询句型模板；(2)根据用户查询的知识特征，把知识查询映射到概念．关系模型上；(3)通过智能分词和模糊匹配构造查询结果。     

基于轮廓查询技术的P2P智能搜索算法

资源搜索是非结构化P2P系统研究的核心问题,选取合适的邻居节点作为转发对象,可以提高资源搜索成功率。该文提出一种基于轮廓查询的P2P智能搜索算法SkyLP,在选取邻居节点转发查询消息时,综合考虑查询消息相似度和节点命中率。在两者构成的二维空间上,采用轮廓查询技术返回一个最优邻居节点集合,向此集合中的节点发送查询消息。实验结果表明,SkyLP算法能减少发送的消息数,有效提高搜索效率。     

面向语义属性查询的动画场景图像检索系统

设计并实现了一个交互式检索动画场景图像的系统。通过从动画场景图像中自动提出三种语义属性信息（类别、时间以及复杂度）,用户可以输入例如“一幅不复杂的傍晚的天空”作为查询来找到满意的检索结果。该系统是全自动的,并且是可扩展的。所有的语义属性特征计算在后台完成,从而保证系统的实时检索。此外,还设计了针对用户的几种不同交互式检索界面,极大地增强了检索的灵活性及正确性。     

RDB智能查询接口研究

设计了RDB智能查询接口(RDBII),介绍了RDBII的系统结构及功能,并对其涉及的若干问题进行了初步研究.     

基于智能搜索模型SMBDI的查询处理算法研究

对语义Web和本体论的共事理论与方法进行研究,提出了一种基于数据综合的智能搜索模型SMBDI的应用框架,并讨论了查询处理的关键算法和算法的优化问题.算法从查询中分离出子查询,以关键字保持关联,解决了传统搜索引擎的信息丢失问题.实验结果及算法分析表明,基于本体论的智能搜索引擎系统应用框架切实可行,算法的优化是有效的.     

图像语义标注中的叙词查询方法*

为了在图像语义标注领域能更好地反映标注之间的关系,通过对已标注图像的标注进行分析来建立标 注之间的关系,并在此基础上将叙词查询的概念引入到图像语义标注中并提出了基于叙词查询的图像语义标注 方法,把语义标注问题统一在叙词查询与图像的语义关系相结合在统一的框架下,最后通过在Ｃｏｒｅｌ图像数据库中的验证表明,所提出的方法是有效的并且标注率得到了明显的提高。     

基于领域本体和Lucene的语义检索系统研究

语义相似度是影响语义检索系统查准率和查全率的重要因素。设计了一种改进的语义相似度模型,用于量化概念间的关联程度,通过对相似度阈值的控制来调整查询扩展时扩展概念集的范围。在Lucene的基础上设计了一个基于领域本体的语义检索系统,该系统对提交的关键词组进行查询扩展后,将扩展关键词组导入文本检索引擎Lucene中,并把语义相似度作为检索结果排序算法的关键因素。实验结果表明,该语义相似度模型得出的相似度值更加接近专家经验值,系统的查询准确率与未加入查询扩展的Lucene系统相比有较大的提高。     

数据仓库查询与智能查询程序的实现

文章介绍了数据仓库的概念、产生背景、主要特点以及开发关键技术。提出了基于知识的智能查询方法—-KBIQ方法;设计了对模糊概念查询的探索性的、粗略的处理方法。     

信息系统数据智能查询功能的设计

信息系统的智能查询功能对大数据显得特别重要,可以更快捷、更有效地在数据库中查询到与用户需求相吻合的数据.系统设计利用WCF技术实现跨平台技术,具有单表查询、条件查询、多表查询、生成视图等功能模块,界面设计友好.系统构架分为公共层、服务端、客户端.系统能够做到用户点击界面便可查询所需数据,还可以把用户觉得重要的查询方式保存为视图,以便下次查看.