网络信息检索

本文介绍了网络信息检索的特点、利用计算机网络从国内外现有的信息检索系统快速查找信息的方法。     

Intenet网络检索与联机信息检索

本文阐述了网络检索和联机检索的概念，采用对比的方法论述了基于Intenet的网络检索和传统的联机检索之间的异同．并分析了网络检索与联机检索各自的优缺点及两者今后的发展方向，以便更好地发挥两者的优势，取长补短，提高检索的整体效应。     

网络环境下信息检索技术研究

在网络开放的环境下,人们越来越离不开互联网,人们开始在网络上通过信息检索获取自己想要的信息,这样可以节省人们的时间,并且还能够更准确的获得其他相关知识,这一便捷的技术受到了人们的广泛关注,针对于此,本文就网络环境下的信息检索技术进行分析,以供参考。     

浅谈互联网信息检索

通过分析互联网的信息检索特点,提出针对不同检索内容的检索策略,达到提高信息检索的有效性的根本目的。     

网络信息检索的探讨

本文论述了信息检索原理和作用,对比分析了网络不同环境下信息检索类型的特点,对万维网搜索引擎系统进行了分析,指出其带来的亟待解决的新问题。     

基于网络信息检索的研究

在信息时代,面对日益庞大的信息资源,需要通过一种科学手段来获取自己需要的准确及时的信息,这种科学的手段就是检索,信息检索.信息检索就是只从任何文献集合中查出所需信息的活动、过程和方法.通过论述信息检索的工作原理和其在网络环境下的作用,对比分析了基于网络的信息检索几种类型的特点,对高速而有效的信息检索系统的核心技术搜索引擎技术进行了分析,指出随之带来的亟待解决的快速有效获取信息的问题和搜索引擎技术符合时代要求的发展方向.     

基于网络信息检索的研究

在信息时代,面对日益庞大的信息资源,需要通过一种科学手段来获取自己需要的准确及时的信息,这种科学的手段就是检索,信息检索。信息检索就是只从任何文献集合中查出所需信息的活动、过程和方法。通过论述信息检索的工作原理和其在网络环境下的作用,对比分析了基于网络的信息检索几种类型的特点,对高速而有效的信息检索系统的核心技术搜索引擎技术进行了分析,指出随之带来的亟待解决的快速有效获取信息的问题和搜索引擎技术符合时代要求的发展方向。     

浅析网络环境下信息检索技术

随着时间的推移,我国经济技术的快速发展,互联网技术的普及,现在,人们越来越离不开互联网,人们也逐渐的在网络上通过信息检索的形式获得自己想要的信息,这样不仅可以解决查找的时间,同时还能准确的获取相关的知识。文章对网络环境下对信息检索技术进行简要论述。     

网络信息检索浅谈

本文从信息检索的概述入手,着重阐述了网络环境下信息检索的特点,并对网络信息检索未来的发展趋势做了进一步的探讨.     

网络环境下的信息检索

论述了信息检索含义,对比分析了不同的网络环境下信息检索类型的特点,对www环境下搜索引擎系统进行了分析,总结论述了其集中/分布式搜索引擎的核心问题和4种设计方案。     

一种支持信息检索的安全网络文件存储模型

网络技术的发展使利用网络进行文件存储和共享逐渐成为一种重要的网络应用模式。如何在网络上存储文件并实现安全有效的共享成为一个必须解决的问题。当前对安全的网络存储模型的研究大都集中在安全方面,对共享所必须的信息检索支持不充分,这大大影响了数据的共享性。本文提出了一种新型的网络存储系统模型,该模型综合运用了压缩、加密和信息检索等技术,能有效地解决信息发布中的网络存储的安全性和共享性问题。在原型系统上进行的实验表明,该模型具有良好的性能。     

基于推理网络的文本检索模型

在研究现有文本信息检索技术的基础上,设计了基于推理网络的文本检索模型.提出一种改进的推理算法,以实现从文档观察事件到索引词出现事件的推理,使新模型可以更全面地利用文本数据信息.最后通过一个推理网络实例来说明实现推理的数学过程.     

基于多层Markov网络的信息检索模型

随着信息检索技术的不断发展,挖掘更加有效的信息来提高检索精度成为研究热点,已有的研究表明在检索过程中有效地融合各种信息将得到更好的检索效果。对一个具体查询而言,可以充分利用与已有查询的相关性、词语相关性和文档相关性等信息进行查询扩展和重构。基于这种思路,该文分别构造查询网络、词网络和文档网络,提出了多层Markov网络的信息检索模型,模型可以融合词间关系、文档间关系和查询间关系,为了有效降低计算量,给出了基于团计算模型。在标准数据集上的实验表明该文的模型能够有效融合三类信息,并较大幅度地提高检索效果。     

基于层次依赖的Markov网络信息检索扩展模型

查询扩展是解决查询词与相关文档中的词不匹配而导致检索效率低下问题的关键技术之一。提出了基于层次依赖的Markov网络信息检索扩展模型。该模型综合考虑了候选词与查询词的层次距离、词间相关性、词节点的出度和路径等因素,通过层次依赖关系对候选词进行重新加权,选择与查询最为相关的候选词应用于信息检索扩展模型,有利于挖掘出更多潜在的、深层次依赖关系的查询候选词。在5个标准数据集上进行了实验,结果表明基于层次依赖的Markov网络信息检索扩展模型与未进行查询扩展的BM25模型相比,在3-avg和11-avg上分别提高了5%~41%和5%~70%不等,与基于直接相关的Markov网络信息检索扩展模型相比,该模型在总体检索效率上表现更优。     

基于迭代方法的多层Markov网络信息检索模型

查询扩展是提高检索效果的有效方法,传统的查询扩展方法大都以单个查询词的相关性来扩展查询词,没有充分考虑词项之间、文档之间以及查询之间的相关性,使得扩展效果不佳。针对此问题,该文首先通过分别构造词项子空间和文档子空间的Markov网络,用于提取出最大词团和最大文档团,然后根据词团与文档团的映射关系将词团分为文档依赖和非文档依赖词团,并构建基于文档团依赖的Markov网络检索模型做初次检索,从返回的检索结果集合中构造出查询子空间的Markov网络,用于提取出最大查询团,最后,采用迭代的方法计算文档与查询的相关概率,并构建出最终的基于迭代方法的多层Markov网络信息检索模型。实验结果表明 该文的模型能较好地提高检索效果。     

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SOA的非结构化信息检索的模型研究

针对银行业务数据分散,种类繁多的特点,建立一种有别于数据仓库的低成本模型。该模型借鉴面向服务架构（SOA）的设计思想,运用非结构化信息检索的技术,满足各类信息检索需求,从而为系统间信息共享与集成提供了一种有效方法与全新机制。并已在某银行实施,取得了良好效果。