ISBN: (纸本)7564008245

ISBN: (纸本)7040200139

关键词： 情报检索  

摘要： 关键词检索功能是网络信息检索工具的基本检索功能,也是Google最基本的检索功能.关键词属于自然语言,灵活、不受词表控制,但简单的关键词检索方法,命中过多,查准率很低,Google为改善关键词检索性能,提供了按相关度排列结果、布尔逻辑检索,短语或者句子检索、加权检索和限制检索等增强措施.

关键词： 信息检索   个性化   搜索引擎   元搜索   向量空间模型  

摘要： 信息检索是指将信息按一定的方式组织、存储起来，并针对用户的需要查找出所需信息的过程。随着网络信息资源的迅速增加和实时更新，如何及时准确地获取自己所需的有用信息是现代网络信息检索技术需要解决的主要问题。国内外专家已经做了大量研究，并提出了一些检索方法，试图把人工智能技术、数据挖掘技术和网页信息及用户行为结合起来应用在信息检索中，使网络信息检索技术正在朝着智能化、个性化的方向发展。 本文是在石油专业背景下，对基于个性化石油专业网络智能信息检索系统的研究，并且给出了其框架实现。首先分析了现有的网络信息检索技术;接着对个性化的网络信息检索系统以及关键技术做了深入的研究，然后提出了基于个性化的用户信息需求模型，该模型通过特征抽取的办法来建立，以给出用户信息需求最本质的特征，提高计算机的处理效率和识别能力;最后给出了一种待过滤Web信息源的采集机制和Web页面的过滤方法，并据此开发了一个原型系统。为石油专业下的用户在Web网络中检索所需的有效信息提供了较好的方案。 本文中，用户信息需求模型主要是通过对用户提交的中文示例Web页面集进行解析，然后对Web页面集的文本内容进行分词，在此基础上再进行特征抽取，并采用向量空间模型加以表示;Web信息采集的实现是通过一种基于元搜索的Web页面聚焦采集机制，能快速、有效地采集待过滤Web信息源，节约系统资源和网络资源;中文Web页面的过滤算法应用了向量空间模型算法，将检索结果和查询条件进行矢量化，通过计算其相似度大小来衡量文档的相似，并提出了一种可调节的过滤阈值设定方法。 本文提出的一些新的算法和机制具有一定的独创性和先进性，这是本文所做的一个探索，它将会对个性化、智能化信息检索技术的研究有重要的参考价值。

关键词： 智能信息检索   数据挖掘   Web挖掘   个性化服务   数据预处理   信息抽取   聚类分析   分类规则   Web用户   Web页面   本体   概念检索  

摘要： WWW自从1991年问世以来得到了非常迅速的发展，为人们获取各种信息提供了方便。随着Internet技术的不断发展和完善，WWW将会逐步成为人们获取信息的一个重要渠道。如果说，在信息量相对较少的时候，Internet为人们获取信息提供了方便的话，随着Internet上信息量的急剧增加，人们却感觉到查找所需要的信息越来越困难了，其原因就在于传统的信息检索方式已越来越不适应网上的海量信息，人们希望有更加智能化的信息检索方式出现，以应对海量信息的检索。 本文对面向智能信息检索的Web挖掘的若干关键技术进行研究，重点研究了数据预处理、Web页面分类/聚类及Web用户分类/聚类、概念检索、个性化服务等问题，提出或改进了一些应用于智能信息检索的Web挖掘算法，应用研究成果实现了一个小型智能化信息检索的系统原型。 数据预处理包括基于PDF文件的信息抽取、中文文本分词和Web日志预处理。对于PDF文件信息抽取，提出了基于格式注入的规则抽取和基于树模型的信息抽取算法，在人工标注指导下学习信息抽取规则，取得了较高的信息抽取准确率。对于中文文本分词，提出了基于固定词典和统计相结合的渐进式丰富词典的中文文本分词方法，较好地解决了新词识别问题，相对于单纯的词典方法或统计方法，具有更好的分词效果。Web日志预处理包括数据清洗、用户识别、会话识别和路径补充等工作，在分析已有工作的基础上，重点讨论了路径补充问题并提出了新的路径补充算法，使Web日志预处理工作更加完善。 在中文页面分类研究中，讨论了用于文本分类的各种方法，重点讨论了对文本分类具有较高分类准确率的k-近邻方法。针对k-近邻方法分类效率不高的问题，提出了基于密度的训练样本集约减、渐进式分类等算法。通过计算训练样本集中各类别的类别密度及整个训练集的平均密度，去掉高密度类别中的部分样本；渐进式分类模式模拟人工分类文本的智能化形式，分为按标题分类、按关键段落分类和按全文分类三个层次，尽量减少分析全文的比例。实验表明，这两个方面的改进，不仅提高了k-近邻方法的分类效率，而且对其分类准确率也有一定程度的提高，这说明训练样本集的约减使其具有更好的代表性，渐进式文本分

关键词： 信息素质   信息检索与利用   蝴蝶效应  

摘要： 信息素质教育受到了全球文化交流、互动的影响。本文借鉴国外的经验,推动我国高校信息素质教育的发展,以期产生跨境的蝴蝶效应。

关键词： 大学生   网络信息   检索利用  

摘要： 该文通过对大学生手找、检索、获取、判断和利用有价值的网络信息调查,据此分析大学生在网络信息检索过程中存在的问题和障碍,并提出了改进措施。

关键词： P2P   信息检索   信息推荐  

摘要： 近年来,P2P(peer-to-peer)技术成为人们研究与关注的焦点,以Napster、MSN、BT为代表的P2P应用软件日渐流行。其中,信息共享是最常见的一种应用。 在P2P共享系统中,每个Peer节点既可以将本地资源贡献出来与其它节点分享,又可以从其它节点获取资源,实现了服务器与客户端的两位一体。然而,所有P2P共享系统都面临一个难题,即如何在缺少集中控制、大规模、分布式的P2P网络中找到并定位信息。遗憾的是,现有的P2P信息检索机制存在着种种不足:基于结构化P2P网络的检索效率很高,然而由于构造过于严格,难以在Internet上普及,而且仅能支持粗粒度的文件共享;非结构化P2P网络实现简单,是P2P共享系统的主要实现方式,但是由于搜索的盲目性,其检索效率又普遍低下。 本文在深入研究P2P信息检索技术的基础之上,重点研究基于非结构化P2P网络的信息检索技术,建立了一个新的、能够适应不同粒度的检索要求的非结构化P2P共享原型系统。该系统利用改进的蚁群算法进行检索路由,使检索总是倾向于有利的方向,同时,通过有针对性的推荐服务,加强Peer节点之间的协作关系,改善P2P检索效率。仿真实验的结果表明,该系统所采用的信息检索与信息推荐相结合的策略能够有效地提高P2P信息检索的成功率、查全率,降低网络负载。

ISBN: (纸本)7308048497