基于q→ti和q→(┑)tj挖掘的查询扩展算法

为了区分与原查询正负相关的扩展词,提高查询扩展性能,将正负关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出一种基于关联规则q→ti和q→-(┐)tj挖掘的局部反馈查询扩展算法.该算法从初检的前列文档中挖掘只含查询词项的词间正负关联规则q→ti和q→ (┐)tj,构造正负规则库;从规则库中提取扩展词,分别构建正负扩展词库,从正扩展词库中删除与负扩展词相同的词后得到所需的扩展词,与原查询组合实现查询扩展.算法还给出一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法,使扩展词权值更合理.实验结果表明算法不仅能发现虚假扩展词,而且还能改善和提高信息检索性能.     

面向查询扩展的词间正负关联规则挖掘算法

查询扩展是改善和提高信息检索性能的核心技术之一,其关键问题是如何获取与原查询相关的扩展词。通过关联规则挖掘技术获取扩展词是一种有效的扩展词来源方法。为了获取高质量的扩展词,提出了一种面向查询扩展的基于文本数据库的词间正负关联规则挖掘算法。该算法采用支持度-置信度-相关度框架衡量关联规则,避免产生自相矛盾的正、负关联规则,并结合查询项,给出新的剪枝策略,挖掘出只含有查询词项的正负规则,提高了挖掘效率。实验结果表明,与传统的挖掘算法比较,提出的算法更有效、合理,能检测和删除相互矛盾的规则。     

负关联规则挖掘与特征词抽取融合的局部反馈查询扩展

针对现有信息检索系统中存在的词不匹配问题,本文提出一种基于负关联规则挖掘与特征词抽取融合的局部反馈查询扩展算法。该算法首先从前列n篇初检局部文档中抽取特征词,建立特征词库;然后,对特征词库挖掘同时含有查询词和非查询词的频繁项集和非频繁项集,由此挖掘前件是查询项的负关联规则,提取负关联规则的后件作为负关联特征词,计算负关联特征词与原查询的相关性,根据相关性在特征词库中删除负关联特征词,将余下的特征词作为最终扩展词,和原查询组合成新查询实现查询扩展。实验结果表明,该算法能有效地提高和改善信息检索性能。     

完全加权关联规则挖掘及其在查询扩展中的应用*

为了将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出面向查询扩展的基于多种剪枝策略的完全加权词间关联规则挖掘算法,该算法能够极大地提高挖掘效率;提出了一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法,使扩展词权值更加合理,在此基础上提出一种新的基于局部反馈的查询扩展算法,该算法利用完全加权关联规则挖掘算法自动从局部反馈的前列初检文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,查询扩展算法的检索性能确实得到了很好的改善和提高,与现有查询扩展算法比较,在相同的查全率水平级下其平均查准率有了明显的提高。     

基于频繁项集与负规则的局部反馈查询扩展

针对信息检索中存在的词不匹配问题,提出了基于频繁项集和负关联规则挖掘的局部反馈查询扩展模型及其算法.该算法对前列n篇初检文档挖掘频繁项集和非频繁项集,并从频繁项集中提取关联词;从频繁项集和非频繁项集中挖掘负关联规则,提取负关联规则后件作为负关联词,计算负关联词与整个原查询词的相关性;根据相关性删除关联词库中与负关联词相同的词项,将余下的关联词项作为最终扩展词,并与原查询组合成新查询,实现查询扩展.实验结果表明,该算法能发现虚假的负关联词,有效地提高和改善信息检索性能.     

基于完全加权关联规则的局部反馈查询扩展

针对现有查询扩展存在的缺陷,将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和扩展词权重的计算方法;提出基于完全加权关联规则挖掘的局部反馈查询扩展算法。该算法能自动从初检的前列文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,从规则中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,与现有查询扩展算法比较,该查询扩展算法的检索性能得到很好的改善和提高。     

基于查询行为和关联规则的相关反馈查询扩展

针对现有查询扩展缺陷,提出基于用户查询行为和词间完全加权关联规则挖掘的相关反馈查询扩展算法。在不改变用户查询信息习惯的前提下,无须用户参与,根据用户查询行为判断初检文档的相关性,提取相关的初检文档,挖掘与原查询相关的关联规则,构造规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,该算法能提高信息检索性能,具有很好的应用前景。     

基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展

提出一种面向查询扩展的矩阵加权关联规则挖掘算法,给出与其相关的定理及其证明过程.该算法采用4种剪枝策略,挖掘效率得到极大提高.实验结果表明,其挖掘时间比原来的平均时间减少87.84%.针对现有查询扩展的缺陷,将矩阵加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和更合理的扩展词权重计算方法.在此基础上提出一种伪相关反馈查询扩展算法——基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展算法,该算法能够自动地从前列n 篇初检文档中挖掘与原查询相关的矩阵加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展.实验结果表明,该算法的检索性能确实得到了很好的改善.与现有查询扩展算法相比,在相同的查全率水平级下,其平均查准率有了明显的提高.     

基于语词抽取与负关联规则挖掘的信息检索

将语词抽取、负关联规则挖掘和查询扩展技术应用于信息检索,提出一种基于语词抽取与负关联规则挖掘融合的信息检索系统模型及其算法.详细论述模型的设计思想、各模块的功能,以及模型的理论分析和检索算法.该模型能够将语词抽取、负关联规则挖掘和查询扩展三种技术融合,对初检文档集进行有效地处理,得到高质量的与原查询词相关的扩展词,和原查询组合成新查询,再进行二次检索,有效地解决了词不匹配的问题.实验结果表明,该模型有效,能改善和提高信息检索性能     

基于矩阵加权关联规则的跨语言查询译后扩展

首先提出矩阵加权项集支持度计算方法,给出面向跨语言查询扩展的矩阵加权关联模式挖掘算法.然后提出基于矩阵加权关联规则挖掘的跨语言查询译后扩展算法.借助机器翻译进行首次跨语言检索,得到前列初检文档,并经用户相关性判断后得到相关反馈文档.通过计算支持度从相关反馈文档中挖掘含有原查询词的矩阵加权频繁项集,通过置信度-兴趣度评价框架从频繁项集中提取含有原查询词的关联规则,将规则的后件或前件作为扩展词,利用规则的置信度和兴趣度衡量扩展词的重要性,完成跨语言查询译后扩展.在NTCIR-5 CLIR标准测试集上的实验表明,文中算法可以有效提升跨语言查询扩展性能,有利于长查询的跨语言检索,译后后件扩展性能优于前件.     

有效的矩阵加权正负关联规则挖掘算法——MWARM-SRCCCI

针对现有加权关联规则挖掘算法不能适用于矩阵加权数据的缺陷,给出一种新的矩阵加权项集剪枝策略,构建矩阵加权正负关联模式评价框架SRCCCI,提出一种新的基于SRCCCI评价框架的矩阵加权正负关联规则挖掘算法MWARM-SRCCCI。该算法克服了现有挖掘技术的缺陷,采用新的剪枝技术和模式评价方法,挖掘有效的矩阵加权正负关联规则,避免一些无效和无趣的模式产生。以中文Web测试集CWT200g为实验数据,与现有无加权正负关联规则挖掘算法比较,MWARM-SRCCCI算法的挖掘时间减幅最大可达74.74%。理论分析和实验结果表明,MWARM-SRCCCI算法具有较好的剪枝效果,候选项集数量和挖掘时间明显减少,挖掘效率得到极大提高,其关联模式可为信息检索提供可靠的查询扩展词来源。     

融合Copulas理论和关联规则挖掘的查询扩展

将Copulas理论引入文本特征词关联模式挖掘,提出融合Copulas理论和关联规则挖掘的查询扩展算法.从初检文档集中提取前列n篇文档构建伪相关反馈文档集或用户相关反馈文档集,利用基于Copulas理论的支持度和置信度对相关反馈文档集挖掘含有原查询词项的特征词频繁项集和关联规则模式,从这些规则模式中提取扩展词,实现查询扩展.在NTCIR-5 CLIR中英文本语料上的实验表明,文中算法可有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题,改善信息检索性能,提升扩展词质量,减少无效扩展词.     

基于关联规则与聚类算法的查询扩展算法

针对信息检索中查询关键词与文档用词不匹配的问题,提出一种基于关联规则与聚类算法的查询扩展算法。该算法在第1阶段对初始查询结果的前N篇文档进行关联规则挖掘,提取含有初始查询项的关联规则构建规则库,并从中选取与查询用词关联度最大的置个词作为扩展词,与初始查询组成新查询后再次查询,在第2阶段将新查询结果进行聚类分析并计算结果中每篇文档的最终相关度,按最终相关度大小重新排序。实验结果表明,该算法比单独使用关联规则算法或是单独使用聚类算法均有更优的检索性能。     

基于关联规则挖掘的查询扩展检索性能研究

介绍了基于关联规则的局部反馈查询扩展基本思想,重点研究关联规则支持度、置信度和扩展词数量对查询扩展检索性能的影响。实验结果表明,这种查询扩展的检索性能对其支持度、置信度以及扩展词数量比较敏感;从关联规则获得的扩展词可以分为两类,即与原查询正相关的扩展词和与原查询负相关或者假相关的扩展词（即噪音）,前者可以提高和改善查询扩展的检索性能,而后者只能降低其检索性能。     

基于关联规则挖掘的查询扩展检索性能研究

介绍了基于关联规则的局部反馈查询扩展基本思想,重点研究关联规则支持度、置信度和扩展词数量对查询扩展检索性能的影响.实验结果表明,这种查询扩展的检索性能对其支持度、置信度以及扩展词数量比较敏感;从关联规则获得的扩展词可以分为两类,即与原查询正相关的扩展词和与原查询负相关或者假相关的扩展词(即噪音),前者可以提高和改善查询扩展的检索性能,而后者只能降低其检索性能.     

关联规则挖掘在Web信息检索中的应用

查询扩展是智能信息检索中重要组成部分,该文提出了一种基于关联库的查询扩展方法。该方法利用关联规则挖掘技术,自动从文档中导出概念／词语之间相关性及层次关系,由此构建关联库,通过关联库对查询需求进行查询扩展。实验结果显示,该方法是有效的,能提高信息检索的查全率和查准率。     

基于概念检索的中文搜索引擎的设计与实现

构建语义库和扩展查询是影响概念检索效率的主要因素。提出一种自动构建语义库和相关性查询扩展的方法,方法利用关联规则挖掘技术,自动从文档中导出概念／词语之间相关性及层次关系,构建关联库,再通过关联库,对查询请求进行相关性扩展,以实现概念检索。实验结果显示,方法是有效的,能提高信息检索的查全率和查准率。     

基于OpenMP的Gibbs抽样正负关联规则算法研究

大数据集中挖掘正负关联规则是关联规则挖掘的重要研究内容。负关联规则挖掘存在挖掘关联规则数量多、难度大等问题,因此针对大数据集中挖掘正负关联规则提出一种基于OpenMP的Gibbs抽样正负关联规则挖掘算法。该算法通过Gibbs抽样从原始数据集中挖掘得到重要的关联规则,并在Gibbs抽样的转移概率计算部分利用OpenMP并行技术进行加速。在只挖掘重要正负关联规则的同时,缩短挖掘时间,有效提高正负关联规则挖掘的效率。在UCI蘑菇数据集中使用该算法,实验结果显示该算法在大数据集中具有较好的表现。     

一种用于挖掘正、负关联规则的改进Apriori算法

本文提出一种传统的关联规则挖掘主要着眼于正关联规则，即形如A→B的规则的挖掘，而对负关联规则的研究非常有限，然而实践表明在关联规则的各个应用领域中，负关联规则同正关联规则有着同样的重要性。Apriori算法是挖掘关联规则的一个经典算法，但是它只局限于挖掘正关联规则，本文对该算法进行改进提出了Ex-Apriori算法，新算法不仅能挖出负关联规则，而且由于兴趣度的引进，能够剔除大量无趣的关联规则。实验表明该种算法有效且可行。     

基于完全加权关联规则挖掘和查询扩展的信息检索

将完全加权关联规则挖掘技术应用于信息检索,提出一种基于完全加权关联规则挖掘和查询扩展的信息检索模型,重点阐述模型的设计思想及其算法和实现的关键技术.实验结果表明,该模型有效,能提高信息检索性能,有很高的实际应用价值和推广前景.