基于AJAX的智能检索在Web搜索的研究

为了实现Web智能检索,提出一种Web智能搜索引擎的模型,它是基于自然语言库和本体库对关键词进行解析,在AJAX模式中实现启发式检索,收集和使用用户反馈的重要叁数,并在此基础上设计和实现了一个Web搜索引擎。     

基于AJAX的智能检索在Web搜索的研究

为了实现Web智能检索,提出一种Web智能搜索引擎的模型,它是基于自然语言库和本体库对关键词进行解析,在AJAX模式中实现启发式检索,收集和使用用户反馈的重要叁数,并在此基础上设计和实现了一个Web搜索引擎。     

基于AJAX的智能检索在Web搜索的研究

为了实现Web智能检索,提出一种Web智能搜索引擎的模型,它是基于自然语言库和本体库对关键词进行解析,在AJAX模式中实现启发式检索,收集和使用用户反馈的重要叁数,并在此基础上设计和实现了一个Web搜索引擎。     

基于语义理解的智能搜索引擎研究

本文提出了一种基于自然语言理解的搜索引擎模型.它的核心技术是基于自然语言理解的相关技术,包括从 关键词、提问方式、提问重点三个层次对用户查询进行语义分析、特征向量提取及基于该思想建立了面向Web网页内容 的特征库,提出返回文档排序的算法,基于Lucene全文索引工具包建立了搜索引擎,对库中已收入的特征词进行了查询 测试,查准率为86.7%.实验表明,该模型基本实现了对查询短语的理解,对提高搜索引擎的查准率有显著的效果.     

基于本体的语义查询优化

Web信息检索技术已经在全世界广泛应用,然而,搜索引擎的查全率和查准率却不能够令用户满意,因此提出了一种基于通用本体WordNet的语义层次结构.通过计算和分析查询关键字与本体库的映射达到查询优化的目的.该方法通过建立一个简单的语法树并且索引WordNet,对查询关键字词法特性和本体实例之间语义关联强弱进行扩展和分析,提高了查询关键字到本体概念映射的完整性和准确率,进而帮助搜索引擎对用户的意图作出有效推测.实验表明,该方法可以有效地优化查询.     

基于本体的Web搜索引擎框架

本文提出了一个基于多本体的搜索引擎框架,分析了本体、智能代理程序、搜索引擎本身在框架中的作用和工作模式.同时,针对互联网异构本体的查询问题,提出了一个分布式多本体查询的模型.引入本体技术后,web搜索引擎的工作方式由关键词全文检索转为知识检索,从而增强了搜索引擎处理复杂查询的能力.     

基于本体的元搜索引擎技术研究

针对现有搜索引擎的查询结果相关性低和缺少语义理解能力等问题,提出了一种基于本体的元搜索引擎模型。主要应用基于本体的用户个性模型和本体语义分析关联方法来提高元搜索引擎的查询效率。目的通过领域本体的语义理解应用,为用户提供查询意图个性化的有效推测和关键词本体的查询优化,通过验证表明,该搜索模型实现了查询结果的有效优化。     

面向文景转换系统的空间本体库体系结构

空间概念转换是文景转换系统中的基本任务.空间本体库是在SUMO顶层体系框架下,结合文景转换特定领域要求,基于领域空间本体模型构建特定领域空间本体库.其本体描述的空间概念能够有效地弥补自然语言系统和图形系统之间的差别,把对于图形系统来说自然语言描述中缺失的信息补充上,即完善自然语言系统固有的模糊性,从而完成空间概念的转换,提升生成场景的美观性.这个本体库在面向汉语的静态文景转换中得到测试,且取得很好结果.     

基于本体的元搜索引擎技术研究

针对现有搜索引擎的查询结果相关性低和缺少语义理解能力等问题,建立了一种基于本体的元搜索引擎模型。主要应用基于本体的用户个性模型和本体语义分析关联方法来提高元搜索引擎的查询效率。目的通过领域本体的语义理解应用,为用户提供查询意图个性化的有效推测和关键词本体的查询优化。     

本体在元搜索引擎查询结果自动分类中的应用

分析了基于统计进行自动分类的元搜索引擎分类效果缺陷,提出了基于本体进行自动分类的元搜索引擎系统模型,阐述了主要步骤的实现思路,分析了本体在元搜索引擎自动分类中的作用。通过领域本体的语义理解,为用户提供查询概念的语义扩展,使元搜索引擎分类类目结构清晰、逻辑科学、系统,分类效果更加精确。     

浅析智能搜索引擎技术及发展

文章介绍了智能搜索引擎的特点,对智能搜索引擎中自然语言理解、智能搜索代理、多媒体信息检索等关键技术进行了详尽的分析,并展望智能搜索引擎未来的发展方向。     

面向搜索引擎的自然语言理解的设计与实现*

提出了一种针对智能检索的自然语言理解的实现模型。该模型通过句模分析、分词和概念扩展的方法来理解问句,在一定程度上提高理解自然语言的能力。详细介绍了其系统架构、实现思想和原理。最后通过一系列的实例来对普通搜索引擎和加载了本模型的搜索引擎进行测试。实验结果表明,提出的模型能有效地分析自然语言提问,提高信息检索的准确性和智能性。     

A Knowledge-Based Approach to Effective Document Retrieval

This paper presents a knowledge-based approach to effective document retrieval. This approach is based on a dual document model that consists of a document type hierarchy and a folder organization. A predicate-based document query language is proposed to enable users to precisely and accurately specify the search criteria and their knowledge about the documents to be retrieved. A guided search tool is developed as an intelligent natural language oriented user interface to assist users formulating queries. Supported by an intelligent question generator, an inference engine, a question base, and a predicate-based query composer, the guided search collects the most important information known to the user to retrieve the documents that satisfy users' particular interests. A knowledge-based query processing and search engine is devised as the core component in this approach. Algorithms are developed for the search engine to effectively and efficiently retrieve the documents that match the query.     

基于语义理解的智能搜索引擎的研究

目前网络上的搜索引擎主要是基于关键词索引查询技术设计的,这种技术的搜索范围很大,但由于关键词难以表达丰富的概念,导致查询效率很低。而基于语义理解的智能搜索引擎解决了传统搜索引擎中"忠实表达"和"表达差异"的问题,极大的提高了查找效率。基于语义理解的智能搜索引擎必将成为未来的研究热点。     

基于自然语言理解的智能化多媒体信息检索系统研究

多媒体信息由于维度高、数据量大、可解释性差等特征制约了其检索性能,提出了基于自然语言理解的智能化多媒体信息检索系统模型。该系统基于自然语言理解、数据挖掘、自反馈等技术的运用,在一定程度上扩大了检索范围,提高了检索准确率。     

基于本体的构件聚类研究

为了消除自然语言对构件文本信息描述的二义性以及增强术语间的语义关系,文中采用领域本体的思想,给出了一个基于人工智能领域本体的软件构件聚类模型和基于该模型的聚类算法。该模型通过分析领域的共同概念,形成领域本体知识库,提供领域内一致认可的术语,用于匹配对构件文本描述所使用的自然语言。给出的算法通过与基于传统空间向量的K—Means算法分析比较,验证了该算法是有效的,实现了对软件构件更合理的聚类,提高了构件检索的效率和准确性。     

基于Agent的智能元搜索引擎技术研究

针对现有搜索引擎存在的问题,提出基于Multi-agent的分布式搜索引擎系统.系统采用元搜索引擎结构,利用Agent技术和基于个性化模式的信息过滤技术,使系统具有一定的智能性.通过个性化检索和分类浏览相结合的检索方式可提高搜索结果的可浏览性.结合数据库的分类和虚拟语言模型方法实现了资源选择的优化.提出基于文本/位置分析和群决策的合并算法,对搜索结果的标题和文档片断信息进行相关度分析,将文本分析与规范化的搜索结果位置信息相结合,计算文档的相关分值,最后采用基于群决策的合成方法对搜索结果进行一致性排序.试验结果表明,提出的元搜索系统具有较好的搜索效果.     

在线论文复制检测系统设计

搜索引擎既是网络信息检索的入口,同时也是一个在线庞大的信息库。提出一个在线论文复制检测算法,通过固定长度的滑动窗口对待检测文件进行切分,利用搜索引擎的精确检索功能,用定量的方法检测论文与网络信息的相似度。实验证明,该算法实用且可行。     

基于Web挖掘的智能门户搜索引擎的研究

搜索引擎是人们在Internet上快速获得信息的重要工具之一,但是由于中文自身的特点,使得检索结果的准确性和相关性不是很高,将Web挖掘技术应用到搜索引擎领域,从而产生智能搜索引擎,将会给用户提供一个高效、准确的Web检索工具。文章首先介绍了搜索引擎的工作原理和相关概念,然后介绍了Web挖掘的定义、分类和应用。最后,详细讨论了Web挖掘技术在智能搜索引擎的重要应用。     

智能检索引擎中的网络数据挖掘技术优化研究

随着计算机网络技术的不断发展,对于Web Service检索技术的要求也越来越大。并且现在网络环境当中数据信息流量十分庞大,对于信息可以做到深入搜索,实现全方位信息查询是非常有必要的。为此,利用网络数据挖掘技术在智能检索引擎中的应用,以文本描述为信息作为本文的研究对象,为用户提供运用查询要求实现概念检索功能。其中强调在智能搜索引擎当中的网络数据挖掘技术进行优化研究,从结构设计以及算法分析上总结出当前网络数据挖掘应用智能检索的可能性。最终设计出一种利用数据挖掘技术的智能检索模型,实现在众多网络数据中可以准确快速的进行详细的信息检索功能。