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基金项目评审管理中智能交互式文档检索 总被引：4，自引：0，他引：4
讨论了非结构化文档信息的检索模型,分析了传统交互式信息检索方法,提出了面向基金项目文档查询的智能交互式信息检索过程和处理流程。基于用户评价项目文档的反馈信息,采用ID3算法、CLCC算法和SVM分类函数分别学习用户查询的潜在意图和目标,并应用所学习的规则知识或分类函数支持项目文档查询。以某基金评审管理中项目文档的查询为例进行了实验计算与分析。 相似文献
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目前,常用的全文搜索引擎都是基于关键词检索的,其查准率和查全率都较低,并且返回记录太多,重复信息过多,使得搜索引擎的查询效率很低。基于此,提出了一种基于本体的搜索引擎模型,通过提取的文档中概念,确定其所属的领域本体,以此归类,并用文档—概念匹配系数建立索引。搜索时,采用基于概念匹配的方式进行检索,对属于不同领域本体的文档,分类输出。提高搜索引擎的查准率和查全率,减少冗余信息,从而提高搜索引擎的查询效率。 相似文献
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Web智能检索中动态相关反馈技术研究 总被引：5，自引：1，他引：5
随着网络技术的发展 ,网络逐步成为巨大的、分布广泛的综合了复杂文本、图像、声音等的信息资源中心。由于网络提供的信息大多缺乏结构上的统一性、组织上的有序性 ,所以非常有必要帮助用户有效收集信息并选择感兴趣的信息推荐给用户 ,做到用户信息检索的智能化 ,从而降低网络查询时间 ,提高网络检索精度。本文介绍的动态相关反馈技术可在用户进行Ｗｅｂ浏览及查询时动态跟踪用户兴趣。在用户进行Ｗｅｂ检索时通过用户即时反馈 ,确定用户兴趣模式 ,从而实现智能Ｗｅｂ检索 ,使得检索结果最大程度地满足用户需要。1 Ｗｅｂ智能检索中的动态… 相似文献
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本文结合向量空间技术和概念检索技术提出了基于概念的数字图书馆信息过滤系统，该系统能够从词汇所表达的概念意义层次上采处理文档与用户的信息需求．系统根据用户提供的初始信息和反馈信息建立并更新用户模板，并在此基础上，主动从大量的动态信息流中挑选出满足用户需求的信息推送给用户。 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
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关联规则挖掘在网络信息检索中的应用 总被引：3，自引：1，他引：2
针对目前网络信息检索效率不高的问题,提出了一种基于关联库的查询扩展方法。此方法通过将文档用向量空间模型表示,然后,抽取文档中的特征语词/概念,再利用关联规则挖掘技术揭示文档中语词/概念之间的相关性和层次关系,从而构建关联库。通过关联库对用户的查询需求进行扩展以达到提高查全率和查准率的目的。 相似文献
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本文为提高数据仓库前端工具的智能化程度和查询分析能力,提出了一种基于知识的面向主题智能分析系统框架,结合数据仓库、人工智能、数据挖掘、云模型等相关技术,为用户提供一种基于领域知识的业务概念术语级的智能查询和智能应答机制,增强了数据仓库查询的智能化程度,使用户能够基于领域知识进行动态即席查询,并且为用户的查询提供更多的相关信息知识。 相似文献
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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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文章在分析传统查询扩展方法不足的基础上,提出了基于用户反馈的查询扩展方法,结合WordNet和概念相似性方法为用户提供用于查询扩展的候选集,最后用户从中挑选出扩展检索词用于查询扩展,从而为用户返回更加准确的检索结果. 相似文献
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【 目的/意义】针对查询意图歧义性自动识别,探讨特征有效性及采用不同分类算法识别三类查询意图歧义
性的分类准确率,以期对后续研究提供借鉴与指导。【方法/过程】首先提出了一个面向查询意图歧义性的查询表达
式分类体系;随后,构建了查询表达式特征及相关文档特征共六类;最后,分别采用决策树算法、神经网络算法及k
最邻近算法,探讨采用不同特征组合的有效性及不同分类算法的分类准确率。【结果/结论】①分类准确率较基准实
验提升比例为49.5%;②使用查询表达式特征分类优于使用相关文档特征;③决策树的分类准确率略高于其他两类
分类算法。【创新/局限】构建了一个面向查询意图歧义性的查询分类体系;完成了面向三类查询意图歧义性的分类
任务;然限于数据集获取途径,仅对200数据验证。 相似文献
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【目的/意义】面对海量非结构化的数据,如何快速准确地检索到目标信息,实现相关信息的自动关联,是语
义检索和智能推荐的研究重点。【方法/过程】为解决该问题,提出了一种基于本体的JESS推理模型。以目前常用的
形式概念分析法（FCA）（应用于知识采集）及描述逻辑（应用于知识表达）为基础进行相关术语和概念的抽取,探讨
两者在使用过程中的问题及不协调处,并提出改进方式。在基于LCS原则上,探索新增概念及上下级关联架构。
然后利用本体建模工具protégé构建领域本体,建立基于推理引擎JESS的检索查询系统,进行检索。【结果/结论】实
证研究表明,该本体模型支持基于语义推理的智能查询,并能提高查全率及查准率。 相似文献
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随着网络信息资源的迅速增加和实时更新,如何及时准确地获取所需的有用信息是现代网络信息检索技术需要解决的主要问题。针对现有搜索引擎的不足,设计了一种基于多Agent协作的智能搜索引擎系统模型,结合人工智能的Agent技术与元搜索引擎技术来共同执行检索任务,实现基于用户兴趣的智能化与个性化。提高查询的精度和速度．保证了查全率。并对该系统实现的关键技术作了介绍。 相似文献
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【目的/意义】查询意图歧义性对检索模型提出了挑战。针对查询意图歧义性程度,探讨了基于歧义程度的
多样化检索模型的检索效果。【方法/过程】将查询意图歧义性程度的表示方式分为序数变量或连续变量两种方式,
在此基础上,提出了基于三种排序策略的面向序数变量查询意图歧义性的多样化检索模型、基于查询重构的面向
连续变量查询意图歧义性的多样化检索模型,从而使得检索结果列表同时具有较高的覆盖率与新颖性。【结果/结
论】在公开数据集上,四个检索效果测评指标 α-nDCG@5、α-nDCG@10、α-nDCG@20 及 NRBP@20 表明,本文
提出的多样化检索模型优于基准实验,且获取准确的查询子主题能有效提升检索效果。【创新/局限】区分了查询意
图歧义性程度的两种表示方式,据此提出并验证了面向查询意图歧义性程度的多样化检索模型;然而限于实验运
行复杂程度,生成初始检索结果列表数据略少。 相似文献
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基于信息过滤的Web信息查询优化 总被引：2，自引：0，他引：2
从信息过滤的角度分析信息查询的个性化发展,通过用户需求与信息内容的相似性匹配过滤与用户需求无关的信息,从而实现网络环境下用户信息查询结果的优化.据此建立基于信息过滤的用户模型框架,探讨基于信息过滤的信息查询系统优化实现的过程和方法. 相似文献
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针对知识发现中的模糊信息查询问题,提出了一种基于反馈网络的模糊概念聚类及模式联想设计方法.按照分类要求对所要查询的概念集合进行量化编码,并对编码后的数据进行规整处理.对于概念聚类采用多层反馈神经网络的FP聚类算法,而概念联想采用自反馈神经网络的椭球学习算法实现.将基于上述算法开发出的信息模糊查询系统应用于图书信息查询,实验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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随着互联网信息量呈现指数级增长,人们希望搜索引擎能够把用户最关心的信息排在前面以方便浏览。本文提出了一种基于分类特征选择的信息检索结果重排序方法,将分类特征与其它检索特征融合在一起,在保持分类搜索引擎结果文档召回率的前提下,该方法有效地提高了检索结果的平均准确率。 相似文献
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智能检索系统中用户兴趣模型构建技术研究 总被引：4，自引：0，他引：4
阐述了智能检索系统中基于贝叶斯推理网络的用户访问兴趣模型的构建过程以及其所依赖的技术原理;描述了在实现智能检索系统目的下引入用户兴趣学习层的知识库组织结构以及检索模型的匹配问题;介绍了模型中基于本体论的知识组织方式以及引入贝叶斯网络来动态调整用户兴趣概念权重并建立用户兴趣模型的技术。 相似文献