共查询到10条相似文献，搜索用时 22 毫秒
1.
个性化网络学习是现代信息检索技术的新形式.快速高效地获得所需要的信息是每个用户的迫切要求,个性化信息检索技术则是实现高质量信息服务的前提.本文提出了一种网络学习环境下的个性化检索方法,该方法采用Web语义表示学习内容,将用户偏好看作本体,在将包含关键词映射到本体的基础上,进行搜索结果的重排.本方法有一重要特点,就是文档的合并分类实现了文档自身的提取和数据驱动,使用户更容易适应不同的学习平台,更容易演变文档集.实验结果表明,由于网络学习内容检索的准确率和召回率的提高,特别在用户过去活动的基础上进行搜索结果的重排,用户内容可有效地被使用. 相似文献
2.
3.
传统的网络信息检索存在很多缺陷,导致检索效率低下。本文提出了一种基于本体论的个性化网络信息检索的模型。该模型的实现可以在一定程度上缓解Internet网上信息过载的问题,提供用户个性化信息检索服务,提高网络信息检索的准确率。 相似文献
4.
一种面向语义的信息检索方法 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的信息检索技术忽视了语义对检索过程的影响,这是造成查准率不高的一个重要原因.论文提出了一种面向语义的信息检索方法,该方法强调使用基于知网的语义处理技术实现对用户查询需求和目标文档的语义标注,使用基于知网的词汇链技术实现对文档特征词汇的过滤.一方面可以实现语义级别的检索匹配,另一方面可以降低大量无关词对检索结果的干扰.论文描述了一个实现该方法的信息检索系统SOIRS,并且利用该系统与传统检索系统做了对比实验.实验结果表明面向语义的信息检索方法在查准率方面要明显优于传统信息检索方法. 相似文献
5.
二元语义信息检索模型* 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一个基于二元语义的信息检索模型。该模型包含文档的表示、查询语句的表示、文档和查询的匹配3个部分。相对于传统的基于查询关键词精确匹配的信息检索模型,该模型能较好地满足用户查询要求中的灵活性。 相似文献
6.
论文引入信息整合理论,对信息整合在网络信息检索系统中的应用问题进行探讨.文章在分析网络信息检索存在的问题后,探讨了采用信息整合原理来解决网络信息检索中的问题在理论上的可能性,提出信息整合理论是解决网络信息检索系统存在问题的一种有效策略的观点.信息整合的机制按照信息整合的层次可分为信息浅层整合、信息深层整合和信息语义整合三种类型.最后,文章论述了数据库整合、检索结果整合、应用程序整合和网络信息检索系统整合的步骤和方法,构建了数据库整合和网络信息检索系统整合的模型. 相似文献
7.
电子文档和用户的增长导致了信息检索结果个性化模式的创新,从而更好地为用户偏好服务.个性化的内容检索旨在改善检索过程中考虑个别用户的特殊兴趣.本文提出了一种基于扩展模糊概念网的信息检索结果的个性化的新方法.在这种方法中,网页和用户偏好都将以扩展模糊概念网形式表示.扩展模糊概念网可看作是关系矩阵和关联矩阵模型,关系矩阵中的元素代表模糊概念间的关系,关联矩阵中的元素表明概念间的关联度.这种方法的好处是能找到用户查询的绝大多数文档并且更灵活、更好地显示给用户. 相似文献
8.
基于文档结构的向量空间检索模型研究 总被引：9，自引：0，他引：9
分析了传统向量空间检索模型在网络信息检索中的不足 ,给出了基于文档结构的向量空间检索模型。该模型将文档在逻辑上分成N段 ,依据特征项对文档内容代表能力的不同 ,选择有限的最能代表逻辑段内容的特征项构造文本逻辑段的特征项向量与权值向量 ,并以此为基础计算文档与提问的匹配相似度值 ,从而决定匹配文档的检出与排列顺序。进行了两种模型算法时间复杂度的比较分析 ,讨论了改进模型的可能应用前景和存在问题。 相似文献
9.
在综合国内学术信息检索服务的现状和现有理论方法研究的基础上,以检索词推荐为研究对象,构建基于文献特征项共现网络的学术信息检索词推荐模型。模型包括基础文献存储模块、文献特征项抽取模块、文献特征项共现网络预处理模块、基于特征项的文献检索模块及检索词服务前端5个部分。利用实验验证基于特征项的共现网络用于检索词推荐的可行性,结果表明推荐模型结果与各检索项的检索词更具有相关性,推荐质量较好。 相似文献
10.
对信息检索系统返回结果相关度的改进,一直是信息检索领域重要的研究内容。本文首先引入查询词出现信息的概念,随后给出了查询词出现权重的形式化表示,进而将其与BM25模型结合起来。对于查询词出现权重的计算,本文采用了两种方法,即线性加权方法和因数加权方法。我们通过在GOV2数据集上的实验发现,无论哪种方法,通过加入查询词出现权重,都可以有效的改进检索结果的相关度。实验显示,对于TREC 2005的查询,MAP值的改进达到15.78%,p@10的改进达到3468%。本文所描述的方法已经应用到TREC 2009的WebTrack中。 相似文献