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个性化网络信息智能检索系统设计 总被引：3，自引：0，他引：3
本文结合现有的智能技术，提出了一个个性化网络信息智能检索模型。该模型能够对用户行为进行学习，从而建立一个反应用户兴趣的用户模型。而针对网络分布式的特点建立的检索代理模型，则能够通过对大量用户数据的分析积累丰富的知识。通过用户模型与检索代理模型的交互过程，向用户提供满意的检索结果。 相似文献
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语义检索在实际应用中主要面临用户查询意图获取困难、语义分析能力和语义扩展能力较差、单本体覆盖范围小、概念语义不丰富、自动化程度和可视化功能低等问题。针对此,文章提出一种基于本体集成的自动语义检索及可视化模型。实验表明:该模型不仅能够提高检索结果的准确率,而且可以很好地满足新一代语义Web环境下用户精准检索及可视化检索的需求。 相似文献
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传统的个性化检索方法都需要建立和更新用户模型,消耗了大量的时间和空间。同时,用户执行的一次检索很可能与用户模型无关,采用用户模型可能会漏掉一些有益的结果,所以本文只从网站的拓扑结构出发,利用自适应算法为用户提供自适应网站地图,以达到个性化检索的目的。自适应算法只需执行3个简单的函数,大大节约了个性化的时间和系统空间。 相似文献
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阐述了信息检索中用户相关性问题,分析了BIR检索模型的原理,并举出实例说明BIR模型在判断用户相关程度方面的应用。 相似文献
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以CNKI为数据源,对2004-2013年国内检索模型的研究论文进行计量学统计,结合Pajek可视化工具,对发文量、载文期刊、作者合作情况、关键词等进行分析。认为向量空间模型、语义检索模型、信念网络检索模型、用户兴趣检索模型、遗传算法检索模型、粗糙集理论检索模型、实例检索模型以及扩展模式PnBL模型等检索模型的研究是该领域研究热点,并指出其应用还有待进一步推广。 相似文献
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Internet已成为全球最丰富的数据源,数据类型繁杂且动态变化,如何从中快速准确地检索出用户所需要的信息是一个亟待解决的问题.传统的搜索引擎基于语法的方式进行搜索,缺乏语义信息,难以准确地表达用户的查询需求和被检索对象的文档语义,致使查准率和查全率较低且搜索范围有限.本文对现有的语义检索方法进行了研究,分析了其中存在的问题,在此基础上提出了一种基于领域的语义搜索引擎模型,结合语义Web技术,使用领域本体元数据模型对用户的查询进行语义化规范,依据领域本体模式抽取文档中的知识并RDF化,准确地表达了用户的查询语义和作为被查询对象的文档语义,可以大大提高检索的准确性和检索效率,详细地给出了模型的体系结构、基本功能和工作原理. 相似文献