上下文信息检索研究综述

上下文信息检索强调把有关用户、资源和查询的上下文与信息检索技术统一组织在一个整体框架内,以向用户提供最适合用户需求的检索信息。全面介绍了上下文信息检索的研究现状,概括了国内外研究者对上下文信息检索过程中涉及的上下文因素及其分类,并从用户上下文、文档上下文和系统上下文3个角度对国内外有关上下文信息检索技术的研究作了概述。最后从5个方面探讨了上下文信息检索领域存在的挑战,指出对用户检索背后需求的探究、基于语义的理解和融合上下文的信息检索模型等将是该领域目前亚需解决的问题。     

模糊粗糙集在科技文档检索中的应用研究

关于提高文献的检索效率,在科技文献检索过程中,传统的基于关键词匹配的检索方法缺乏对知识的理解和处理,只能检索出包含关键词的文献,而不能检索出与关键词语义相似的文献,因而检索结果在查全率和查准率都无法满足检索者的要求.将模糊粗糙集理论引入信息检索当中,对信息检索模型的缺陷进行了改进.首先用传统的互信息函数计算标引词之间的语义关联权重,构建出模糊近似空间;然后用TF - IDF方法获得文档的模糊向量表示,在计算标引词重要度权重时,不但考虑了标引词出现的频度,还考虑位置因素,查询的模糊向量表示完全由用户的兴趣确定;最后用模糊近似空间对关键词进行概念扩展,挖掘出相似概念类,计算文档和查询模糊表示的上、下近似集,文档和查询的匹配不再是关键词匹配,而是利用布尔逻辑的合取、析取公式对上、下近似集进行模糊匹配,并返回按相似度值排序的检索结果.仿真测试表明,方法能提高科技文档检索的性能,能对科技文献进行概念意义上的检索.     

民航机场应急资源语义检索方法的研究

针对现有检索技术在民航应急资源信息检索中存在着高匹配、低精度,低匹配、无匹配等问题,提出一个基于领域本体的语义检索框架。给出了语义检索的流程,探讨了领域本体、语义相似度计算及检索结果排序等实现语义检索的关键技术,搭建了实验平台。实验表明语义检索在查全率、查准率方面的检索效果都有所提高,更加符合用户的需求。     

基于地理空间本体的语义检索相关度研究

以地理信息领域为应用背景,面向地理空间语义检索,基于地球信息科学中的空间拓扑理论,以空间本体为语义检索的概念空间,提出了一种语义相关度的算法。其特点是考虑了传统字面匹配相关度与语义关系相关度两部分的融合,同时引入了本体关系权值的机制控制在不同语义检索应用中本体的关联程度,并体现了其与语义距离的反比关系。通过所作的相关实验,验证了该语义相关度算法在地理空间语义检索应用中可以达到良好的效果,并且也为其他领域应用提供了较好的参考和借鉴价值。     

基于网页信息检索的地理信息变化检测方法

针对地理信息变化频繁,难以及时发现的问题,提出了一种基于网页信息检索的地理信息变化检测方法,通过设计搜索条件在互联网上收集符合条件的网页,设计评价方法评价搜索结果的可信度,并对最终搜索结果进行统计和空间分析,实现基于网页信息检索技术的地理信息变化检测。以杭州地区为例,开发了基于Web的杭州地区地物变化检测系统,验证了该方法的可行性及有效性,为区域的地物变化检测提供了新方法。     

一种面向领域文档的结构化检索模型及其在农技处方检索中的应用

各种专业领域中的文档往往具有显著的结构化特征,即一篇文档往往是由具有不同表达功能的相对固定的多个文本字段构成,同时这些字段蕴含了相关的领域知识。针对专业文档的结构化和领域化特征,设计了一种面向结构化领域文档的信息检索模型。在该模型中,首先对领域文档集进行挖掘以构建能够反映领域知识的结构化模型,之后以此为基础设计了结构化文档检索算法来为用户查询返回相关的领域文档。选择一类典型的领域文档——农技处方开展了应用研究,利用一份现实的农技处方文档数据集将提出的方法与传统的信息检索方法进行了实验对比分析,并开发了农技处方检索原型系统。     

基于本体实现有效Web信息检索

基于关键词处理的传统检索技术会在检索过程中遗漏大量与检索概念相关或同义的内容。针对这种情况,提出了一种基于本体的Web信息检索模型。另外该模型通过解析语义文档并分析所需的概念属性之间的关系得到一定的相似度,并在检索过程中利用该相似度进行语义扩展。     

面向信息检索的量化本体学习

本体是基于本体的信息检索性能优劣的关键。目前的本体学习没有专门针对信息检索的查询扩展和检索结果组织的特点,导致信息检索效果不佳。提出面向信息检索的本体学习框架,采用基于相容类的概念层次关系学习方法,各层领域概念从相容类对应的文档集合提取。然后量化表示领域概念,挖掘概念中的同义词,基于同义词重新建立文档集合的概念空间。将获取的本体应用到信息检索实验中,实验表明该框架获取的本体可提高检索的准确性和效率。     

基于XML的向量空间模型在数字图书馆检索中的应用研究

随着网络信息的迅猛发展，面对海量的各种类型的原始信息，信息检索已经成为人们荻取有用信息不可缺少的工具。在检索方法中传统的向量空间模型信息检索技术只是简单的统计检索信息在文档中出现的频度．检索结果时常与文档不一致，没有反映出真是的相关性，文章将XML的优势与改进的加权算法结合。改进在数字图书馆的书籍检索中信息检索方法。     

XML文档语义检索方法研究

由于半结构文档如XML越来越广泛的应用,在数据库和信息检索领域,对半结构XML数据相似度的研究也变得尤为重要。给定XML文档集D和用户查询q,XML检索即是从D中查找出符合q的XML文档。为了有效地进行XML信息检索,提出了一种新的计算用户查询与XML文档之间相似度的算法。该算法分为三步：基于WordNet对用户查询q进行同义词扩展得到q';将q'和D中的每一篇XML文档都进行数字签名,并通过签名之间的匹配对D进行有效过滤,除去大量不符合用户查询的文档,得到一个文档子集D',[D'?D];对q'与D'中的文档进行精确匹配得到检索结果。     

Negations and document length in logical retrieval

An unsolved problem in logic-based information retrieval is how to obtain automatically logical representations for documents and queries. This problem limits the impact of logical models for information retrieval because their full expressive power cannot be harnessed. In this paper we propose a method for producing logical document representations which goes further than other simplistic “bag-of-words” approaches. The suggested procedure adopts popular information retrieval heuristics, such as document length corrections and global term distribution. This work includes a report of several experiments applying partial document representations in the context of a propositional model of information retrieval. The benefits of this expressive framework, powered by the new logical indexing approach, become apparent in the evaluation.     

A collaborative learning approach for geographic information retrieval based on social networks

Nowadays, spatial and temporal data play an important role in social networks. These data are distributed and dispersed in several heterogeneous data sources. These peculiarities make that geographic information retrieval being a non-trivial task, considering that the spatial data are often unstructured and built by different collaborative communities from social networks. The problem arises when user queries are performed with different levels of semantic granularity. This fact is very typical in social communities, where users have different levels of expertise. In this paper, a novelty approach based on three matching-query layers driven by ontologies on the heterogeneous data sources is presented. A technique of query contextualization is proposed for addressing to available heterogeneous data sources including social networks. It consists of contextualizing a query in which whether a data source does not contain a relevant result, other sources either provide an answer or in the best case, each one adds a relevant answer to the set of results. This approach is a collaborative learning system based on experience level of users in different domains. The retrieval process is achieved from three domains: temporal, geographical and social, which are involved in the user-content context. The work is oriented towards defining a GIScience collaborative learning for geographic information retrieval, using social networks, web and geodatabases.     

基于本体的地理信息查询和排序

建立了一个基于本体的地理信息查询系统(OGIIS)。通过对地理本体实例的语义推理和索引,OGIIS实现了对地理实体中语义关系的查询,解决了传统的地理信息查询中无法对语义关系进行查询和推理的问题,提高了地理空间语义网上对异构数据信息检索和查询的智能性和准确度。     

基于移动Agent的地理信息公共服务平台研究与设计

阐述了基于移动Agent的空间信息服务以及移动Agent与空间信息服务结合的优势,在此基础上,对基于移动Agent的地理信息公共服务平台框架和空间信息服务集成流程的实现方式进行了研究与设计。该套框架和流程能够使各级地理信息公共服务平台在不同层面上实现共享与互操作,并为空间信息服务和其他应用/服务之间提供有效的集成机制。     

基于领域本体的贝叶斯网络检索模型研究

针对传统的信息检索方法无法实现用户查询的语义理解、检索效率低等问题,本文提出基于领域本体进行查询扩展的贝叶斯网络检索模型。该模型首先将用户查询通过领域本体进行语义扩展,然后将扩展后的查询作为证据在贝叶斯网络检索模型中进行传播,进而得到查询结果,实验表明本文提出的贝叶斯网络检索模型能提高检索效率。     

三层结构的组件式WebGIS的设计与实现

空间信息技术和网络技术融合,形成了一个基于Internet的WebGIS热门研究课题。文章分析了近几年信息技术和地理信息系统GIS技术的进展,探讨了在互联网时代的地理信息系统的发展趋势和软件组件技术;提出了在微软公司的WindowsDNA(DistributedinterNetApplication)环境下三层结构的组件式WebGIS的系统设计与实现方案。     

Bridging Ontologies and Conceptual Schemas in Geographic Information Integration

Integration of geographic information has increased in importance because of new possibilities arising from the interconnected world and the increasing availability of geographic information. Ontologies support the creation of conceptual models and help with information integration. In this paper, we propose a way to link the formal representation of semantics (i.e., ontologies) to conceptual schemas describing information stored in databases. The main result is a formal framework that explains a mapping between a spatial ontology and a geographic conceptual schema. The mapping of ontologies to conceptual schemas is made using three different levels of abstraction: formal, domain, and application levels. At the formal level, highly abstract concepts are used to express the schema and the ontologies. At the domain level, the schema is regarded as an instance of a generic data model. At the application level, we focus on the particular case of geographic applications. We also discuss the influence of ontologies in both the traditional and geographic systems development methodologies, with an emphasis on the conceptual design phase.     

Generating approximate region boundaries from heterogeneous spatial information: An evolutionary approach

Spatial information takes different forms in different applications, ranging from accurate coordinates in geographic information systems to the qualitative abstractions that are used in artificial intelligence and spatial cognition. As a result, existing spatial information processing techniques tend to be tailored towards one type of spatial information, and cannot readily be extended to cope with the heterogeneity of spatial information that often arises in practice. In applications such as geographic information retrieval, on the other hand, approximate boundaries of spatial regions need to be constructed, using whatever spatial information that can be obtained. Motivated by this observation, we propose a novel methodology for generating spatial scenarios that are compatible with available knowledge. By suitably discretizing space, this task is translated to a combinatorial optimization problem, which is solved using a hybridization of two well-known meta-heuristics: genetic algorithms and ant colony optimization. What results is a flexible method that can cope with both quantitative and qualitative information, and can easily be adapted to the specific needs of specific applications. Experiments with geographic data demonstrate the potential of the approach.     

基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法研究

跨语言信息检索指以一种语言为检索词,检索出用另一种或几种语言描述的一种信息的检索技术,是信息检索领域重要的研究方向之一。近年来,跨语言词向量为跨语言信息检索提供了良好的词向量表示,受到很多学者的关注。该文首先利用跨语言词向量模型实现汉文查询词到蒙古文查询词的映射,其次提出串联式查询扩展、串联式查询扩展过滤、交叉验证筛选过滤三种查询扩展方法对候选蒙古文查询词进行筛选和排序,最后选取上下文相关的蒙古文查询词。实验结果表明: 在蒙汉跨语言信息检索任务中引入交叉验证筛选方法对信息检索结果有很大的提升。