基于WEB信息检索系统中维文处理方面的研究

本文介绍了一个Web维文信息检索系统，此系统根据用户设定的主题对指定的网站进行信息检索。该系统采用在西文信息检索中非常成功的向量空间模型来解决维文信息检索的问题，在维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，提出了一种针对解决基于网络的维文信息处理（如：维文网页下载，网页内容信息的存储，以及维文检索）的方法。文中论述了系统的设计思想和相关的算法以及实现技术。     

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。     

基于本体的Web文本挖掘与信息检索

针对传统Web文本挖掘技术缺少语义理解能力的不足,提出并实现一种基于本体的Web文本挖掘模型,即利用基于本体概念体系的向量空间模型替代传统的向量空间模型来表示文档,在此基础上进行Web文本挖掘,并给出一种集成语义信息检索的设计。实验结果初步验证了本体模型在Web文本挖掘技术上应用的可行性。     

基于改进向量空间模型的Web信息检索技术研究

提出了一种改进的向量空间模型。该模型将一篇文档的相关信息从逻辑上划分为多个相对独立的文本段,按照不同位置的文本段确定相应的索引项权重,并给出了该模型的相似度计算方法。实验表明,将该模型应用于Web信息检索中,具有对输出结果的排序能力强、查询速度快等优点。     

基于改进VSM的文本信息检索研究

网络信息的激增和多样化给有效的信息检索带来了种种困难,目前的检索工具忽视了很多文本中所隐含的语义信息,从而导致检索时效率低下,很难满足用户的查询要求.提出了一种基于向量空间模型改进的文本信息检索方法.把本体技术引入到传统的文本信息检索系统中,利用领域本体中概念相似度计算对向量空间模型进行改进,从而实现一个高效的文本检索系统,并简述了系统的模型.实例证明,该方法可以很好地提高文本信息检索的查全率和查准率.     

基于WEB的面向主题搜索引擎的设计与实现

针对目前通用搜索引擎所搜索到的结果过多、与主题相关性不强的情况，提出了面向主题的搜索引擎，并从系统结构方面将系统划分为特征提取、存取分析以及搜索控制等3个子系统，并给出了其具体的实现策略。     

基于向量空间模型的并行信息检索算法

基于向量空间模型的信息检索技术是较为成熟且应用广泛的信息检索技术，该技术将文档和查询信息均用向量空间表示，查询匹配问题转化为向量空间的矢量匹配问题，文档与查询的相似度可用向量之间的夹角来度量．信息检索速度是衡量信息检索技术好坏的重要指标，基于向量空间模型的信息检索之串行算法的计算复杂度为θ（n^3），本文提出了一种在Hypercube SIMD模型上的并行算法，其时间计算复杂度为θ（nlogn），该算法与传统的串行算法相比，能显著地提高查询速度．     

基于多层向量空间模型的Web信息检索方法

针对Web信息检索的特点,在分析传统向量空间模型存在问题的基础上,提出了一种多层向量空间模型。该模型将一篇文档的相关信息从逻辑上划分为多个相对独立的文本段。按照不同位置的文本段确定相应的索引项权重,并给出了该模型的相似度计算方法。实验表明,将该模型应用于Web信息检索中,具有对输出结果的排序能力强、查询速度快等优点。     

一种基于本体语义的信息检索模型

对基于向量空间模型的检索方法进行改进,提出基于本体语义的信息检索模型。将WordNet词典作为参照本体来计算概念之间的语义相似度,依据查询中标引项之间的相似度,对查询向量中的标引项进行权值调整,并参照Word-Net本体对标引项进行同义和上下位扩展,在此基础上定义查询与文档间的相似度。与传统的基于词形的信息检索方法相比,该方法可以提高语义层面上的检索精度。     

基于N层向量空间模型的信息检索算法

N层向量空间模型在传统向量空间模型的基础上提出了的一种新的信息检索算法模型，这种模型将一篇文档从逻辑上划分为N个相对独立的文本段，然后按照文本段的内容建立文本特征向量以及文本权值向量，在此模型的基础上，更为精确地定义了特征值向量和相似度的计算方法，使之能比较好地适应文档集合的动态扩充，理论分析和实验结果表明，基于此模型实现的信息检索算法具有较快的查找速度和较高的查准率。     

基于语义的Web信息检索

语义万维网的研究逐渐引起了知识表示、逻辑编程、信息系统集成和开发等各个领域的广泛关注。文中概述了语义万维网的概念、技术框架,并且对含有自由文本和丰富语义标记的网络文档资源的三种语义检索系统原型进行了深入分析。最后,提出了设计Web语义检索系统应该满足的条件,可以基于它来设计语义检索系统框架。     

基于语义的Web信息检索

用户要从网络中得到所需的信息一般是通过各种搜索引擎。但是现有的搜索引擎都存在着检索相关度不高等问题。随着语义Web概念的提出及相关技术的发展,基于语义的Web信息检索逐渐成为了语义Web研究的热点。给出了传统搜索引擎存在的问题,从理论上分析了如何将语义Web技术融入Web信息检索中去,并在理论分析的基础上给出了基于语义的Web信息检索的模型。     

面向领域的个性化智能检索系统MySpy的研究与开发

针对互联网上的“Rich Data Poor Information”问题 ,进行了面向领域的个性化智能检索系统的开发与研究 .系统采用多 Agent技术实现对 web文档索引数据库管理 ;实现基于智能代理的信息过滤和个性化服务 ;利用辅助词典、同义词词典和蕴含词词典 ,对查询词进行概念扩检 ,使检索结果能返回与查询需求相似的文档 .     

基于智能Agent的Web信息检索系统

设计和实现了一个基于智能Agent的面向领域的Web信息检索系统,讨论了该系统的体系结构和各模块设计思想。经实验验证,该系统具有检索精度商、检索方式多样、用户界面友好等特点。     

基于规则集的Deep Web信息检索

提出一种基于规则集的新型Deep Web信息检索模型。该模型包含4个层次,主要处理环节如任务分派、信息提取、数据清洗等引入了Deep Web特有的结构规则、逻辑规则和应用规则协助工作。把该模型应用于科技文献检索、电子机票定购和工作简历搜索3个领域,实验结果证明该模型灵活、可信,有效信息查全率达到96%以上。     

基于p范式模型的检索

随着电子文本的大量涌现,人们对信息检索工具提出了更高的要求。本文介绍一种扩展的布尔检索模型及其在中文信息检索系统中的应用,并利用相关反馈技术改善检索系统性能。     

多Agent中文Web信息自动检索系统研究(英文)

文章采用多Agent技术对中文Web信息进行智能检索,系统结构和工作原理的介绍明确了Agent行为规范,并为一系列信息检索技术提供实现平台。其中,为提高系统效率并实现中文Web信息的智能分类和检索,将支持向量机引入智能过滤子系统。实验结果表明,该系统有效地提高了检索过程中的查全率和查准率。