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文献检索课理论教学内容革新探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
目前,我国高校文献信息检索与利用课在检索理论教学内容中存在着知识陈旧、体系混乱、语言枯燥等问题,无法有效指导计算机网络信息检索实践,不利于学生对该课程的学习,必须加以革新.文献检索课检索理论教学内容的更新,主要包括检索技术、检索方法和检索途径选择,检索策略、检索步骤和检索效果评定等的理论更新,同时需要补充检索结果分析及检索结果管理等新知识. 相似文献
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论文分析了联机检索系统中的知识产权信息检索方式，并对比研究了互联网信息检索与联机检索的联系与区别，免费检索和收费检索的相互关系，提出了联机检索与互联网检索、免费检索与收费检索的相互融合、相互促进的发展趋势。 相似文献
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多媒体数据库的标引和检索技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文首先从各个角度分析了多媒体数据库标引和检索的重要性和特殊性,探讨了多媒体数据库标引和检索所面临的困难。然后从物质基础、逻辑基础、事实基础三方面论述了多媒体数据库标引和检索的可能性,从而肯定了此项研究的意义。 文章的主体部分包括:多媒体数据库系统的标引方法和检索方式分析、多媒体数据库系统检索结构的分类比较、著名的多媒体信息标引和检索系统介绍以及WWW上的多媒体信息检索研究。 相似文献
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（续接上期）
9 认真探索中国检索语言和文献分类学的发展方向检索语言是根据文献信息检索的需要，为标引和检索文献信息而使用的语言．包括分类检索语言、主题检索语言、代码检索语言和自然语言检索等。 相似文献
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1分类体系对网络信息检索工具质量的影响 1.1分类浏览检索功能是网络信息检索工具的主要检索功能 目前研究网络信息检索工具的大部分文献,把网络信息检索工具划分为检索型和目录型两种基本类型. 相似文献
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2006-2007年国外用户信息检索行为研究述评 总被引：1，自引：0，他引：1
2006-2007年国外基于用户信息检索行为的研究,在信息检索行为理论方面主要集中在信息检索行为模型、基于认知学的用户信息检索行为、用户特征与信息检索行为之间的关系3个方面;在基于特定人群行为方面的研究,主要包括性别、年龄、学科、组织团体、职业5个类别;对行为影响因素的研究,主要包括外部因素和内部因素。研究特点:研究主题丰富;医学是用户信息检索行为研究最热门的学科。研究的不足:部分研究的实验样本规模过小、分析方法单一;用户信息检索行为与改善信息检索技术结合较少。 相似文献
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近几年来国外信息检索模型研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
信息检索模型是信息检索的核心.近几年来国外对于布尔模型的研究主要表现在对布尔模型的改进及对扩展布尔模型的进一步优化.对向量空间模型的研究,主要集中在对向量空间模型的扩展研究及对向量空间模型的应用方面.概率模型的发展主要集中在继续对概率模型进一步的研究,其与其它信息检索模型的结合,以及语言模型的研究和发展.近年来对于新兴的基于本体的信息检索模型的研究,主要集中在对基于本体的信息检索模型理论的研究,与其它检索模型的融合,以及基于本体检索模型的应用.国外信息检索模型研究的最新成果,为国内此方面的研究提供了前沿性的参考信息. 相似文献
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网络信息检索结果的相关性差、信息过载等问题严重影响了用户的利用效率,基于交流互动基础的合作信息检索模式便成为关注的重点。国外对其的研究多集中于合作信息检索的理论;国内对合作信息检索的研究为数不多,集中于国外的合作信息检索、合作信息检索的演化研究,只有少数学者对合作信息检索的模型、系统构建、运行机制进行了研究,其理论与应用研究都有待深入。 相似文献
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检索语言创新的实践论——以分类口岸为例 总被引：1，自引：0，他引：1
检索语言的发展是螺旋式上升的,由渐进创新到根本创新。这既是研究检索语言深层理论之前的必要准备,又是检索语言深刻实践和全面发展的预演。借鉴ontology(本原模板)思路,提出一个适合大众的简单技术性创新设想--分类口岸。 相似文献
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模糊理论在信息检索中的应用研究 总被引：11，自引：1，他引：10
本文分析了模糊理论对分类、主题标引、检索提问表达及检索效果评价的作用,并对该理论在信息检索应用系统中面临的问题进行了探讨。 相似文献
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从文献检索到信息检索——网络环境下检索课教学内容与方法的调整 总被引：21，自引：0，他引：21
从文献检索到信息检索最大的变化 :一是由文献单元向信息单元为基础的组织方式的改变 ;二是由手工分类、主题标引、著者标引经过机器的主题词、自由词抽取、标引发展到全文标引乃至超文本检索。网络技术、超媒体技术和智能技术等是促其变化的关键。作为一门学科的教学必须创建以CAI课件为主导的实践教学方法和建立信息检索课程的基本框架体系。参考文献 4。 相似文献
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Finding useful information from large multimodal document collections such as the WWW without encountering numerous false positives poses a challenge to multimedia information retrieval systems (MMIR). This research addresses the problem of finding pictures. The fact that images do not appear in isolation, but rather with accompanying, collateral text is exploited. Taken independently, existing techniques for picture retrieval using (i) text-based and (ii) image-based methods have several limitations. This research presents a general model for multimodal information retrieval that addresses the following issues: (i) users' information need, (ii) expressing information need through composite, multimodal queries, and (iii) determining the most appropriate weighted combination of indexing techniques in order to best satisfy information need. A machine learning approach is proposed for the latter. The focus is on improving precision and recall in a MMIR system by optimally combining text and image similarity. Experiments are presented which demonstrate the utility of individual indexing systems in improving overall average precision. 相似文献