共查询到18条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
2.
3.
网络环境下情报检索模型理论发展及评价体系研究 总被引：3，自引：0，他引：3
相关性测量是信息检索的关键。人们提出了一系列信息检索模型以从理论与实践的角度给予解答。本文以发展的眼光探讨了各种信息检索模型的理论、特性和应用，试图从模型应用的角度建立一套用于网络环境下的信息检索模型比较和评估指标体系。 相似文献
4.
介绍了基于关联规则挖掘的信息检索模型的研究现状,提出一种基于加权正负关联规则挖掘的信息检索系统模型,阐述了该模型的设计思路、各模块的功能及其检索算法,为信息检索研究提供一些新的思路。 相似文献
5.
相关性基础理论及其在检索建模中的作用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文是对信息检索的一次理论研究。在总结了已有相关性研究的基础上,对信息检索模型之中的相关性因素做了系统梳理,认为现有信息检索模型中的系统相关性因素体现得不十分明显,同时用户相关性的因素没有很好地纳入系统相关性和系统设计研究之中。与相关性有关的概念是相似,它存在于文本空间之中。与相关相比,相似具有更好的数学特征。查询是相关判断的过程载体,它同时也是信息检索研究的瓶颈。寻找更为恰当的相关性的隐喻则需要跳出文本的藩篱,从更为深入的模式相关切入,探索更为复杂的相关性因素。 相似文献
6.
7.
相关性是信息学科尤其是信息检索领域的一个相对热门的研究课题。立足于相关性评价,在简要论述研究现状后,着重分析检索结果相关性的两个基本评价指标-查全率和查准率二值改进算法以及基于布尔模型、向量空间模型和概率模型的计算方法,从系统和用户两个角度出发,提出一些提高信息检索相关性计算准确性的改进建议。 相似文献
8.
数字图书馆中关联检索研究 总被引：1，自引：0，他引：1
语义Web和本体的提出为图书情报检索的研究提供良好的理论支持.在基于本体的数字图书信息检索模型中提出关联检索的问题,并通过贝叶斯网络给出解决方案,为数字图书馆中智能检索实验系统的顺利实施奠定基础. 相似文献
9.
在对信息检索过程中,文档的属性信息是不确定性或者是不完全的,很难做出决策。基于此,提出将粗集理论应用于信息检索模型中,构造语料库的邻接矩阵,通过对扩展的特征项与文档的上近似集和下近似集的重叠程度的比较,来确定文档与查询的相关性,并通过相关度来对文档进行取舍。通过实验证明,该方法可以提高信息检索的准确率。 相似文献
10.
模糊集合理论在信息检索中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着现代信息技术的发展，传统信息检索系统所存在的缺陷日趋明显。如何将模糊集合理论有效的运用于信息检索中，是目前的一个重要研究课题。本文在时传统信息检索系统存在的不足和在信息检索中引入模糊集合理论的必要性进行了分析．对模糊集合理论应用于信息检索中的检索结果聚类分析、自然语言的加权标引、用户需求提问与检索系统输入的相关性等核心问题进行了一些探讨。 相似文献
11.
[目的/意义]旨在为信息检索相关性研究提供参考。[方法/过程]以CNKI为数据源,采用定性方法,从信息检索的历史脉络和研究学派进行梳理总结,分析信息检索的影响因素和发展趋势。[结果/结论]信息检索相关性是用户、系统的相关性的综合体,任何一方都不能脱离。相关性应该是以用户为关键,系统为基础,研究用户与检索系统的交互、认知以及真实需求的描述与反馈。随着信息检索相关性研究的深入,系统观与用户观将会相互交融,检索技术与用户需求将会协调统一,共同推进检索相关性的发展。 相似文献
12.
本文对信息检索中不同维度在相关性度量公式中的体现进行了讨论,并给出了改进相关性度量的几点建议。 相似文献
13.
基于检索相关性转移的本体论检索系统 总被引：8，自引：1，他引：8
本文在讨论了当前情报检索系统的相关性判断基础上，指出在相关性判断的多维度多层次的复杂概念中用户关心的是语用相关，但多数检索系统仅能提供形式相关，运用本体论的基本原理，建立了本体论的情报检索系统，该系统在一定程度上实现了检索的语言相关判断。 相似文献
14.
15.
在传统的信息检索中。我们常用检全率、检准率来评价信息检索系统性能和检索效果。随着信息网络化的迅速发展。信息总量的息剧增加。信息交流速度的日益加快，相关性这一信息检索申的关键性概念日益受到人们的重视。本文分析探讨了信息检索中相关性的概念、构成及评价指标，阐述了提高信息检索相关性的措施。 相似文献
16.
17.
18.
《Information processing & management》2004,40(1):1-19
This paper presents a new adaptive filtering system called RELIEFS. This system is based on neural mechanisms underlying an information selection process. It is inspired from the cognitive model adaptive resonance theory [Biol. Cybernet. 23 (1976) 121] that proposes a neural explanation of how our brain selects information from its environment. In our approach, resonance, the key idea of this model is used to model the notion of relevance in information retrieval and information filtering (IF). The comparison of resonance with the previous models of relevance shows that resonance captures the very core of most existing models. Moreover, the notion of resonance provides a new angle to look at relevance and opens new theoretical perspectives. The proposed mechanism based on resonance has been directly implemented and tested on the TREC-9 and TREC-11 IF data. The experimental results show that this approach can result in a high effectiveness in practice. 相似文献