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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 312 毫秒
1.
针对现有信息检索系统中存在的词不匹配问题,提出一种基于词间关联规则的查询扩展算法,该算法利用现有挖掘算法自动对前列初检文档进行词间关联挖掘,提取含有原查询词的词间关联规则,从中提取扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,该算法能改善和提高信息检索系统的查全率和查准率,具有很高的应用价值,与未进行查询扩展时相比,采用本文查询扩展算法后,平均准确率提高了13.34%,与传统的局部上下文分析查询扩展算法比较,其平均准确率提高了4.87%。  相似文献   

2.
基于Apriori改进算法的局部反馈查询扩展   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出面向查询扩展的Apriori改进算法,采用三种剪枝策略,极大提高挖掘效率;针对现有查询扩展存在的缺陷,提出基于Apriori改进算法的局部反馈查询扩展算法,该算法用Apriori改进算法对前列初检文档进行词间关联规则挖掘,提取含有原查询词的词间关联规则,构造规则库,从库中提取扩展词,实现查询扩展。实验结果表明该算法能够提高信息检索性能,与现有算法比较,在相同查全率水平级下其平均查准率有了明显提高。  相似文献   

3.
基于语义计算的查询扩展优化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
桑艳艳  刘培刚  李勇 《情报学报》2007,26(5):704-710
查询扩展技术是指在原有查询的基础上加入与用户输入的检索用词相关联的新词,组成新的更长、更准确的查询,用于弥补用户查询信息不足的缺陷.为了提高文本检索的效率,纳入网络检索环境下的用户个人偏好,在查询扩展技术中引入语义计算是一个重要研究方向.文章从语义计算的角度提出了基于语义关联树的查询扩展算法,通过动态生成语义关联树,有效降低词相似度矩阵计算工作量.通过控制语义关联树的层次结构及复杂度,灵活高效的生成不同语义空间模型.实验证明,该算法能有效提高文本检索的准确率.  相似文献   

4.
特征词抽取和相关性融合的伪相关反馈查询扩展   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对现有信息检索系统中存在的词不匹配问题,提出一种基于特征词抽取和相关性融合的伪相关反馈查询扩展算法以及新的扩展词权重计算方法。该算法从前列n篇初检局部文档中抽取与原查询相关的特征词,根据特征词在初检文档集中出现的频度以及与原查询的相关度,将特征词确定为最终的扩展词实现查询扩展。实验结果表明,该方法有效,并能提高和改善信息检索性能。  相似文献   

5.
面向查询扩展的特征词频繁项集挖掘算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了获取高质量的扩展词,提出一种面向查询扩展的基于文本数据库的特征词频繁项集挖掘算法。该算法采用支持度衡量特征词频繁项集,给出新的剪枝策略,并结合原始查询,挖掘同时含有查询词项和非查询词项的特征词频繁项集,以提高挖掘效率。实验表明,与传统的挖掘算法相比,本算法更有效、更合理。  相似文献   

6.
[目的/意义] 针对当前查询扩展技术面临的瓶颈,提出一种关联数据驱动的查询扩展方法,改善检索系统的查全率、查准率。[方法/过程] 将扩散激活理论应用到关联数据集中,使得在输入查询词搜索潜在语义实体时,对提取的查询词的语义特征在知识库中进行有特定机制的扩散和激活,最后对这些语义关联的候补概念进行收集,并利用推理机制进行筛选,得到更优的概念集。[结果/结论] 该方法能有效提高检索系统的查全率、查准率,证明了本文提出的技术的可行性、有效性。  相似文献   

7.
肖强  钱晓东 《图书情报工作》2011,55(16):136-139
针对传统关联规则算法中事务扫描的重复性以及最小支持度设定的不确定性,导致关联规则挖掘算法扫描事务数据库运行效率低下的问题,提出一种基于K-means的Web访问用户关联规则挖掘算法,该算法利用K-means算法聚类的效果,将Web访问用户数据集聚类为不同的小数据集,采用不同的最小支持度,分别对Web访问用户聚类小数据集进行关联规则挖掘。分析和实验结果证明,该算法可有效提高传统关联规则挖掘算法的效率,同时也可有效避免传统关联算法中扫描中的重复性。  相似文献   

8.
关联规则兴趣度的度量   总被引:16,自引:2,他引:14  
本文对PS公式(关联规则兴趣度的一种度量公式,简单有效)的数学特性进行了深入的讨论,指出了它的优点和不足,并在此基础之上提出了一个新的度量规则兴趣度的方法.这种度量方法综合考虑了用户主观偏好、规则准确度、规则相关度对规则兴趣度的影响,克服了支持度-可信度框架的缺陷,可以用来简化寻找令人感兴趣规则的过程,优化现有的关联规则挖掘算法,因此,具有很好的应用前景.  相似文献   

9.
基于关联规则挖掘的查询扩展模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了将关联规则挖掘技术更好地应用于信息检索查询扩展,通过对基于关联规则挖掘的查询扩展模型的深入研究,归纳出4类共13种查询扩展模型,理论分析和实验比较各个查询扩展模型的检索性能,试图发现一些优秀的扩展模型。  相似文献   

10.
关联规则兴趣度度量方法的比较研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题,已有许多有效的实现算法。然而,这些算法找到的关联规则数目太多,用户无法对其进行分析。为了克服这个问题,出现了一些关联规则衡量标准来分析规则的有趣性,在本文里我们在给出的实例上比较分析了一些关联规则客观兴趣度度量指标,提出了使用关联规则客观兴趣度度量指标的一些建议。  相似文献   

11.
为探寻当前刑事案件的发案规律与特点,以便及时预防和打击刑事犯罪,本文研究提出了刑事案件的多层关联分析模型。首先提出了刑事案件的多层关联规则挖掘的模型框架,依据所建立的刑事案件多维多层数据立方体模型,设计了层间递减支持度策略。基于经典的Apriori算法,提出了适于多层频繁谓词集搜索的改进Apriori算法,按照最小支持度与最小置信度的要求产生强关联规则。由于多层挖掘产生的规则可能存在祖孙关系,本文设计了结果分析中的减少冗余规则。最后,利用大连公安局提供的甘井子区1999~2006年的18 629条刑事案件的真实数据,验证了模型的正确性与有效性。  相似文献   

12.
Query expansion (QE) is an important process in information retrieval applications that improves the user query and helps in retrieving relevant results. In this paper, we introduce a hybrid query expansion model (HQE) that investigates how external resources can be combined to association rules mining and used to enhance expansion terms generation and selection. The HQE model can be processed in different configurations, starting from methods based on association rules and combining it with external knowledge. The HQE model handles the two main phases of a QE process, namely: the candidate terms generation phase and the selection phase. We propose for the first phase, statistical, semantic and conceptual methods to generate new related terms for a given query. For the second phase, we introduce a similarity measure, ESAC, based on the Explicit Semantic Analysis that computes the relatedness between a query and the set of candidate terms. The performance of the proposed HQE model is evaluated within two experimental validations. The first one addresses the tweet search task proposed by TREC Microblog Track 2011 and an ad-hoc IR task related to the hard topics of the TREC Robust 2004. The second experimental validation concerns the tweet contextualization task organized by INEX 2014. Global results highlighted the effectiveness of our HQE model and of association rules mining for QE combined with external resources.  相似文献   

13.
数据挖掘技术的改进在图书馆个性化服务中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
Apriori 算法是关联规则挖掘的一个经典算法,在分析关联规则挖掘算法的基础上,提出利用HASH表技术及减少生成候选集的数量对经典Apriori 算法进行改进,从而提高图书馆数据资源的利用率,加强图书馆个性化服务。  相似文献   

14.
一种基于数据挖掘技术的馆藏资源个性化推荐服务   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文介绍了一种如何将ID3决策树算法和关联规则应用于馆藏文献信息资源的个性化推荐服务当中去的方法.文中首先对读者借阅历史记录进行了挖掘和分析,利用决策树算法挖掘出可推荐的相关读者对象,再依据关联规则提取借阅历史记录并对其进行分析和挖掘,从中找出相关潜在的有用或有价值的规则,然后依据这些规则选择出最适合推荐的项目推荐给读者.该方式是为实现个性化推荐服务所进行的一种新的探讨,具有算法收敛性好,计算方法简单有效,可靠性高,推荐效果显著等优势,与传统推荐技术相比,能够更加全面、准确、清晰地进行文献推荐.理论和实践结果表明,所提出的这种方法是一种行之有效的形式.  相似文献   

15.
刑事案件的多维关联分析模型研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
为了发现刑事案件中犯罪的特点与规律,本文建立了刑事案件的多维关联分析模型.首先,进行刑事案件的数据清理;然后,建立刑事案件多维数据模型,其中包括概念分层与建立数据立方体;在此基础上,利用改进的频繁谓词集算法寻找频繁谓词集,根据最小支持度与最小置信度要求,产生强关联规则;最后,对结果进行解释与评价.建立模型后,本文利用刑事案件的样本数据,详细地描述了整个模型的建立过程,并且利用大连市公安局提供的真实数据验证了模型的可用性与正确性并对结果进行了详细分析.本文建立的刑事案件多维关联分析模型为今后城市公安数据挖掘应用研究提供了参考.  相似文献   

16.
贾君枝  冯婕 《图书情报工作》2017,61(12):122-128
[目的/意义] 挖掘不同名称数据之间的关联关系,将关于某一实体或主题的领域知识表现出来,这对实现不同层次、不同粒度的知识体系的解构和重构、提供满足多种需求的知识服务工作具有重要的研究意义。[方法/过程] 提出一种基于人物实体数据运行关联规则挖掘实验的研究框架,通过对人物实体条目的抽取、预处理及属性识别与分类等处理方法,利用R语言得到人物实体集的关联规则,实现多种名称数据的关联,最后从Wikidata知识库提取113位诺贝尔文学奖得主的实体条目进行实证分析。[结果/结论] 分析右部为地点名称、机构名称、时间名称和主题名称等4种不同类型规则的关联特征,实现不同名称数据类型的关系挖掘问题。本研究可为知识的揭示、聚合和关联提供新的视角,探索了数据挖掘技术在名称数据中的应用。  相似文献   

17.
数据挖掘技术在图书馆信息服务中的应用   总被引:19,自引:2,他引:19  
为适应图书馆对信息服务的需要,以高校图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对高校图书馆借阅记录进行分析,给出了挖掘算法,提出了推荐服务模型,利用挖掘出来的规则提供推荐服务。  相似文献   

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