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周之诚 《现代图书情报技术》2011,27(2):87-93
对于搜索引擎返回的结果太多且较少考虑用户个性差异等缺陷,提出根据用户查询意图,实时给予多个主题的搜索建议,帮助用户更准确地描述所需信息,修正查询词与真实意图之间的差距,提高检索效率。同时运用K-means算法,对资源类别的意图特征值相似用户进行聚类,缩小查找目标对象最近邻居的范围,提高搜索建议的实时响应速度。实验结果表明,该方法是可行的。 相似文献
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基于C/S的新一代智能化、个性化搜索引擎 总被引：3，自引：0，他引：3
本文探讨一个基于C/S的新一代智能化、个性化搜索引擎。整个搜索引擎分为客户端和服务器端两大部分。在客户端,智能代理Agent在个性化模型数据库的支持下产生个性化的检索要求,送往服务器。服务器端为了实现个性化服务,利用领域知识库和兴趣库对原始网页数据库进行数据挖掘,聚类形成各个类型的网页索引数据库。本文并给出了用户兴趣模型算法、挖掘用户兴趣关联规则的Apriori算法和K-modes聚类算法。 相似文献
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面对因特网的海量信息,为了更好地实现基于用户兴趣的个性化信息服务,提出一种隐式地获取并更新用户兴趣模型的方法利用用户模型捕捉用户的点击历史信息如何同其兴趣相关;基于用户模型的学习模型通过学习用户的点击历史数据来标识用户的个人兴趣;通过学习到的用户喜好信息来对搜索结果予以再排序,从而实现个性化搜索信息呈现.设计了用户兴趣学习算法与个性化排序算法.实时数据实验显示,即使在用户兴趣主题数增加的情况下,本方法仍能较好地描述用户的兴趣类型及兴趣度,提高个性化信息服务的质量与效率. 相似文献
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基于文档聚类的Web辅助浏览研究 总被引：2，自引：0，他引：2
目前的搜索引擎在方便人们查询的同时也存在不足 ,由于它们并非面向某个特定用户服务 ,所以并不能反映用户的个性化需求 ,查询得到的信息往往还是有大量的冗余。为此本文提出了一种基于文档聚类的网络辅助浏览技术。首先给出了模糊概念图的模型来描述词语间的关系 ,然后将Web文档转化为矢量文档表示 ,利用基于K Means聚类方法对矢量文档进行聚类 ,通过确认最终抽取出用户兴趣模式 ,从而辅助用户实现个性化搜索 相似文献
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国外搜索引擎检索效能研究述评 总被引：2，自引：0，他引：2
在网络搜索引擎的使用中,搜索引擎的检索效能成为影响用户信息获取效果和搜索引擎服务质量的重要因素.目前,国外的相关研究主要采取实验的方法,从用户体验角度出发评价搜索引擎的检索效能,主要步骤包括确定信息需求、选择搜索引擎、评价结果文档相关度以及确定测度指标.最常用的测度指标是查全率和查准率.此外,影响用户检索效能的指标还有搜索引擎返回结果文档的排序质量、重复度,而索引的数量、用户满意度等指标都会影响用户使用的效果.无论是从搜索引擎的用户使用角度,还是用户评价角度,"用户参与"的模式是最贴近检索现实的. 相似文献
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跨语言信息检索进展研究 总被引：7，自引：1，他引：6
根据研究对象的变迁,国外关于跨语言信息检索的历程主要分为三个阶段。跨语言信息检索目前的主要解决方法是在单语言信息检索系统上增加一个语言转换机制。解决查询条件与查询文档集间的语言障碍有五种不同的技术路线。跨语言信息检索主要研究热点有翻译歧义研究、翻译资源构建、专有名词识别与音译研究等五个领域。 相似文献
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交互式跨语言信息检索是信息检索的一个重要分支。在分析交互式跨语言信息检索过程、评价指标、用户行为进展等理论研究基础上,设计一个让用户参与跨语言信息检索全过程的用户检索实验。实验结果表明:用户检索词主要来自检索主题的标题;用户判断文档相关性的准确率较高;目标语言文档全文、译文摘要、译文全文都是用户认可的判断依据;翻译优化方法以及翻译优化与查询扩展的结合方法在用户交互环境下非常有效;用户对于反馈后的翻译仍然愿意做进一步选择;用户对于与跨语言信息检索系统进行交互是有需求并认可的。用户行为分析有助于指导交互式跨语言信息检索系统的设计与实践。 相似文献
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介绍了医学信息检索中如何应用RSS获取信息资源,例如数据库、电子期刊、免费学术资源以及搜索引擎的RSS服务等,并探索RSS在信息检索课程教学活动中的创新应用,以优化教学效果。 相似文献
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[目的/意义] 要实现"一带一路"多语种共享型数据库资源的有效利用，必须解决跨语言检索问题，基于已建"一带一路"数据库检索功能调查结果，分析"一带一路"多语种共享型数据库检索功能需求，以调研跨语言检索平台为视角，为"一带一路"多语种共享型数据库的跨语言检索功能设计与开发提供参考。[方法/过程] 采用文献调研法和网络调研法，选取11个国内外典型的跨语言检索平台，从跨语言检索方法、跨语言翻译实现方法、检索功能设置、检索结果呈现、界面与检索支持语种6个方面进行分析，总结其实现方法。[结果/结论] 为"一带一路"多语种共享型数据库的跨语言检索功能设计与开发提出策略：应采用基于神经网络机器翻译的提问式-文献翻译方法，实现多种检索功能，应用可视化技术呈现检索结果，提供多语言检索界面和资源。 相似文献
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[目的/意义] 构建一个基于多语言本体的跨语言信息检索模型,有助于用户通过该模型使用自己熟悉的语言来获取不同语种的信息资源。[方法/过程] 通过本体设计及检索模型功能模块设计建立一个基于数字出版领域本体的中英跨语言信息检索模型,并利用Java语言及Lucene搜索引擎架构对该模型进行编程实现。[结果/结论] 多语言领域本体具有明确、形式化、共享、概念化、结构清晰等特征,可以作为语义层应用于跨语言信息检索系统之中,实现信息资源的语义表达。经测试,本文构建的模型能够较好地实现分词、查询扩展和语义关联等功能,促进跨语言信息检索向语义层次发展。 相似文献
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The Effects of Conjunction, Facet Structure, and Dictionary Combinations in Concept-Based Cross-Language Retrieval 总被引：1，自引：1，他引：0
The paper studies concept-based cross-language information retrieval (CLIR). The document collection was a subset of the TREC collection. The test requests were formed from TREC's health related topics. As translation dictionaries the study used a general dictionary and a domain-specific (=medical) dictionary. The effects of translation method, conjunction, and facet order on the effectiveness of concept-based cross-language queries were studied, and concept-based structuring of cross-language queries was compared to mechanical structuring based on the output of dictionaries. The performance of translated Finnish queries against English documents was compared to the performance of original English queries against the English documents, and the performance of different CLIR query types was compared with one another. No major difference was found between concept-based and mechanical structuring. The best translation method was a simultaneous look-up in the medical dictionary and the general dictionary, in which case cross-language queries performed as well as the original English queries. The results showed that especially at high exhaustivity (the number of mutually restrictive concepts in a request) levels cross-language queries perform well in relation to monolingual queries. This suggests that conjunction disambiguates cross-language queries. An extensive study was made of the relative importance of the concepts of requests. On the basis of the classification data of request concepts it was shown how the order of facets in a query affects cross-language as well as monolingual queries. 相似文献
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We present a system for multilingual information retrieval that allows users to formulate queries in their preferred language and retrieve relevant information from a collection containing documents in multiple languages. The system is based on a process of document level alignments, where documents of different languages are paired according to their similarity. The resulting mapping allows us to produce a multilingual comparable corpus. Such a corpus has multiple interesting applications. It allows us to build a data structure for query translation in cross-language information retrieval (CLIR). Moreover, we also perform pseudo relevance feedback on the alignments to improve our retrieval results. And finally, multiple retrieval runs can be merged into one unified result list. The resulting system is inexpensive, adaptable to domain-specific collections and new languages and has performed very well at the TREC-7 conference CLIR system comparison. 相似文献
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