检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：周座南华大学

学位级别：硕士

随着Internet技术的飞速发展,互联网上的信息呈指数级增长。庞大的数字化信息与人们获取所需信息的能力之间的矛盾日益突出,怎样快速准确地检索相关信息已经成为当今信息领域的研究热点。在信息检索中,文档表示模型的优劣是影响检索性... 详细信息

随着Internet技术的飞速发展,互联网上的信息呈指数级增长。庞大的数字化信息与人们获取所需信息的能力之间的矛盾日益突出,怎样快速准确地检索相关信息已经成为当今信息领域的研究热点。在信息检索中,文档表示模型的优劣是影响检索性能的重要因素之一。根据全信息理论,认识论信息是语法信息、语义信息和语用信息的三位一体。当前主流的文档表示模型主要利用语法和语义信息,造成语用信息的缺失,成为改善检索性能的瓶颈。本文首先对当前国内外经典检索模型及其文档表示方法进行了介绍,接着阐述了全信息理论及认识论信息,概述了语用信息在查询扩展、排序算法及文档表示中的应用现状,重点讨论了最具代表意义的“基于查询集的文档组织方法”。针对该方法的不足进行改进,给出了“查询样本空间稳定性判定”的概念,提出了一种整合用户查询与文档内容的文档表示模型,将用户隐性反馈的语用信息和文档自身的语义、语法信息相结合,动态地调整索引库关键词权重,以期提高信息检索的查全率和查准率。实验结果表明我们的新模型更好地表示了文档的主题信息,对检索精度的提高效果明显。为了深层次地挖掘共现词语蕴涵的信息,本文还提出了一种基于共现查询与共现内容的文档表示模型,给出了运用关联规则抽取共现词的过程及模型的形式化描述。最后,基于Lucene架构开发了一个面向南华大学新闻网的站内搜索引擎——“石鼓新闻搜索”,能够实时跟踪用户兴趣并且根据集体兴趣的迁移动态调整检索结果,效果优良。

关键词：信息检索文档表示模型用户查询日志隐性用户反馈

来源：评论

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基于查询与内容的文档表示模型

引用

南华大学学报（自然科学版） 2010年第1期24卷 39-42页

作者：阳小华周座南华大学计算机科学与技术学院湖南衡阳421001

在信息检索中,文档表示模型的优劣是影响检索性能的重要因素之一.根据全信息理论,认识论信息是语法信息、语义信息和语用信息的三位一体.当前主流的文档表示模型主要利用语法和语义信息,造成语用信息的缺失,成为改善检索性能的瓶颈.该... 详细信息

在信息检索中,文档表示模型的优劣是影响检索性能的重要因素之一.根据全信息理论,认识论信息是语法信息、语义信息和语用信息的三位一体.当前主流的文档表示模型主要利用语法和语义信息,造成语用信息的缺失,成为改善检索性能的瓶颈.该文提出了一种整合用户查询行为与文档内容的文档表示模型,将用户隐性反馈的语用信息和文档自身的语义、语法信息相结合,动态调整索引库关键词权重,从而提高信息检索的查全率和查准率.

关键词：文档表示模型用户查询日志隐性反馈

来源：评论

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网络信息过滤的方法与相关技术研究

引用

现代图书情报技术 2002年第3期 48-50页

作者：刘伟成焦玉英武汉大学信息管理学院武汉430072

随着因特网的发展出现了所谓的“信息过载”问题,为了向用户提供个性化、实用性的信息,信息过滤技术应运而生。结合国内外已有的研究成果,本文从用户的信息需求与表示、文档的表示技术、匹配技术、信息反馈技术等四个方面探讨网络信息... 详细信息

随着因特网的发展出现了所谓的“信息过载”问题,为了向用户提供个性化、实用性的信息,信息过滤技术应运而生。结合国内外已有的研究成果,本文从用户的信息需求与表示、文档的表示技术、匹配技术、信息反馈技术等四个方面探讨网络信息过滤的方法与技术以及存在的问题。

关键词：网络信息过滤过滤算法用户信息需求文档表示模型信息过载匹配技术信息反馈技术

来源：评论

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高效率事件挖掘技术研究及其验证系统实现

高效率事件挖掘技术研究及其验证系统实现

引用

作者：樊锴北京大学

学位级别：硕士

本文研究基于突发信息(Burst)的高效率事件挖掘技术,并在中国网络信息博物馆(Web Infomall)[2]的历史网页数据上实现了一个事件挖掘系统。本文的主要内容包括三个部分:\n 1.针对Kleinberg的Burst挖掘算法[1]因固定全局概率带来的不... 详细信息

本文研究基于突发信息(Burst)的高效率事件挖掘技术,并在中国网络信息博物馆(Web Infomall)[2]的历史网页数据上实现了一个事件挖掘系统。本文的主要内容包括三个部分:\n 1.针对Kleinberg的Burst挖掘算法[1]因固定全局概率带来的不适合长期数据上的挖掘的缺陷,提出了改进方案和新的EnvBurst算法。新算法采用词汇的局部相关文档概率信息,较好地体现了信息随时间动态变化的特征。实验表明新算法挖掘长期数据上的Burst时正确率大幅提高。\n 2.提出了使用Burst作为文档表示特征的BursWSM模型,这一模型可以高效的表达文档所包含的“事件”信息。基于BurstVSM模型,本文提出了一种适用于海量数据的高效率事件挖掘算法,以文档聚类取代前人工作中常用的Burst聚类方法来挖掘事件。本文比较研究了对文档的层次聚类和LDA聚类,实验表明使用层次聚类的方法在挖掘效果和运行效率上都得到更满意的结果,比Swan等人提出的通过Burst聚类来挖掘事件的TimeMines[9]算法在挖掘效果上有明显改善。\n 3.基于上述理论和技术研究成果,我们开发了历史事件博物馆(EventMall)系统。EventMall系统使用了Web Infomall的历史网页数据,从中选取2000年1月到2009年10月近十年间的11,218,581篇高质量的新闻网页作为挖掘的语料,挖掘得到81,407个事件。通过热门事件浏览和历史事件查询的功能,EventMall使用户可以方便地浏览研究中国互联网上过去十年发生的重要新闻事件。

关键词：文档表示模型高效率事件挖掘技术突发信息历史事件博物馆系统

来源：评论

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