基于矩阵加权关联规则的跨语言查询译后扩展

首先提出矩阵加权项集支持度计算方法,给出面向跨语言查询扩展的矩阵加权关联模式挖掘算法.然后提出基于矩阵加权关联规则挖掘的跨语言查询译后扩展算法.借助机器翻译进行首次跨语言检索,得到前列初检文档,并经用户相关性判断后得到相关反馈文档.通过计算支持度从相关反馈文档中挖掘含有原查询词的矩阵加权频繁项集,通过置信度-兴趣度评价框架从频繁项集中提取含有原查询词的关联规则,将规则的后件或前件作为扩展词,利用规则的置信度和兴趣度衡量扩展词的重要性,完成跨语言查询译后扩展.在NTCIR-5 CLIR标准测试集上的实验表明,文中算法可以有效提升跨语言查询扩展性能,有利于长查询的跨语言检索,译后后件扩展性能优于前件.     

负关联规则挖掘与特征词抽取融合的局部反馈查询扩展

针对现有信息检索系统中存在的词不匹配问题,本文提出一种基于负关联规则挖掘与特征词抽取融合的局部反馈查询扩展算法。该算法首先从前列n篇初检局部文档中抽取特征词,建立特征词库;然后,对特征词库挖掘同时含有查询词和非查询词的频繁项集和非频繁项集,由此挖掘前件是查询项的负关联规则,提取负关联规则的后件作为负关联特征词,计算负关联特征词与原查询的相关性,根据相关性在特征词库中删除负关联特征词,将余下的特征词作为最终扩展词,和原查询组合成新查询实现查询扩展。实验结果表明,该算法能有效地提高和改善信息检索性能。     

基于完全加权关联规则的局部反馈查询扩展

针对现有查询扩展存在的缺陷,将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和扩展词权重的计算方法;提出基于完全加权关联规则挖掘的局部反馈查询扩展算法。该算法能自动从初检的前列文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,从规则中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,与现有查询扩展算法比较,该查询扩展算法的检索性能得到很好的改善和提高。     

深度学习与关联模式挖掘融合的查询扩展

本文提出一种深度学习与关联模式挖掘融合的查询扩展模型.该模型采用基于Copulas函数的支持度-置信度评价框架挖掘初检伪相关反馈文档集中扩展词,构建统计扩展词集,利用深度学习工具对初检文档集进行词向量语义学习训练得到词向量扩展词集,将统计扩展词集和词向量扩展词集融合得到最终扩展词.该模型不仅考虑来自统计分析与挖掘的扩展词与原查询间的关联信息,还考虑扩展词在文档中的上下文语义信息,扩展词质量得到较好地改善.在NTCIR-5 CLIR语料的实验结果表明,本文扩展模型能提高信息检索性能,其MAP和P@5平均增幅高于近年现有同类查询扩展方法.本文扩展模型可用于跨语言检索系统,以提高其性能.     

完全加权关联规则挖掘及其在查询扩展中的应用*

为了将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出面向查询扩展的基于多种剪枝策略的完全加权词间关联规则挖掘算法,该算法能够极大地提高挖掘效率;提出了一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法,使扩展词权值更加合理,在此基础上提出一种新的基于局部反馈的查询扩展算法,该算法利用完全加权关联规则挖掘算法自动从局部反馈的前列初检文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,查询扩展算法的检索性能确实得到了很好的改善和提高,与现有查询扩展算法比较,在相同的查全率水平级下其平均查准率有了明显的提高。     

基于查询行为和关联规则的相关反馈查询扩展

针对现有查询扩展缺陷,提出基于用户查询行为和词间完全加权关联规则挖掘的相关反馈查询扩展算法。在不改变用户查询信息习惯的前提下,无须用户参与,根据用户查询行为判断初检文档的相关性,提取相关的初检文档,挖掘与原查询相关的关联规则,构造规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,该算法能提高信息检索性能,具有很好的应用前景。     

基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展

提出一种面向查询扩展的矩阵加权关联规则挖掘算法,给出与其相关的定理及其证明过程.该算法采用4种剪枝策略,挖掘效率得到极大提高.实验结果表明,其挖掘时间比原来的平均时间减少87.84%.针对现有查询扩展的缺陷,将矩阵加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和更合理的扩展词权重计算方法.在此基础上提出一种伪相关反馈查询扩展算法——基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展算法,该算法能够自动地从前列n 篇初检文档中挖掘与原查询相关的矩阵加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展.实验结果表明,该算法的检索性能确实得到了很好的改善.与现有查询扩展算法相比,在相同的查全率水平级下,其平均查准率有了明显的提高.     

基于q→ti和q→(┑)tj挖掘的查询扩展算法

为了区分与原查询正负相关的扩展词,提高查询扩展性能,将正负关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出一种基于关联规则q→ti和q→-(┐)tj挖掘的局部反馈查询扩展算法.该算法从初检的前列文档中挖掘只含查询词项的词间正负关联规则q→ti和q→ (┐)tj,构造正负规则库;从规则库中提取扩展词,分别构建正负扩展词库,从正扩展词库中删除与负扩展词相同的词后得到所需的扩展词,与原查询组合实现查询扩展.算法还给出一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法,使扩展词权值更合理.实验结果表明算法不仅能发现虚假扩展词,而且还能改善和提高信息检索性能.     

基于q→ti和q→-tj挖掘的查询扩展算法

为了区分与原查询正负相关的扩展词,提高查询扩展性能,将正负关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出一种基于关联规则q→ti和q→-tj挖掘的局部反馈查询扩展算法。该算法从初检的前列文档中挖掘只含查询词项的词间正负关联规则q→ti和q→-tj,构造正负规则库;从规则库中提取扩展词,分别构建正负扩展词库,从正扩展词库中删除与负扩展词相同的词后得到所需的扩展词,与原查询组合实现查询扩展。算法还给出一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法,使扩展词权值更合理。实验结果表明算法不仅能发现虚假扩展词,而且还能改善和提高信息检索性能。     

基于频繁项集与负规则的局部反馈查询扩展

针对信息检索中存在的词不匹配问题,提出了基于频繁项集和负关联规则挖掘的局部反馈查询扩展模型及其算法.该算法对前列n篇初检文档挖掘频繁项集和非频繁项集,并从频繁项集中提取关联词;从频繁项集和非频繁项集中挖掘负关联规则,提取负关联规则后件作为负关联词,计算负关联词与整个原查询词的相关性;根据相关性删除关联词库中与负关联词相同的词项,将余下的关联词项作为最终扩展词,并与原查询组合成新查询,实现查询扩展.实验结果表明,该算法能发现虚假的负关联词,有效地提高和改善信息检索性能.     

Towards an effective automatic query expansion process using an association rule mining approach

The steady growth in the size of textual document collections is a key progress-driver for modern information retrieval techniques whose effectiveness and efficiency are constantly challenged. Given a user query, the number of retrieved documents can be overwhelmingly large, hampering their efficient exploitation by the user. In addition, retaining only relevant documents in a query answer is of paramount importance for an effective meeting of the user needs. In this situation, the query expansion technique offers an interesting solution for obtaining a complete answer while preserving the quality of retained documents. This mainly relies on an accurate choice of the added terms to an initial query. Interestingly enough, query expansion takes advantage of large text volumes by extracting statistical information about index terms co-occurrences and using it to make user queries better fit the real information needs. In this respect, a promising track consists in the application of data mining methods to the extraction of dependencies between terms. In this paper, we present a novel approach for mining knowledge supporting query expansion that is based on association rules. The key feature of our approach is a better trade-off between the size of the mining result and the conveyed knowledge. Thus, our association rules mining method implements results from Galois connection theory and compact representations of rules sets in order to reduce the huge number of potentially useful associations. An experimental study has examined the application of our approach to some real collections, whereby automatic query expansion has been performed. The results of the study show a significant improvement in the performances of the information retrieval system, both in terms of recall and precision, as highlighted by the carried out significance testing using the Wilcoxon?test.     

有效的矩阵加权正负关联规则挖掘算法——MWARM-SRCCCI

针对现有加权关联规则挖掘算法不能适用于矩阵加权数据的缺陷,给出一种新的矩阵加权项集剪枝策略,构建矩阵加权正负关联模式评价框架SRCCCI,提出一种新的基于SRCCCI评价框架的矩阵加权正负关联规则挖掘算法MWARM-SRCCCI。该算法克服了现有挖掘技术的缺陷,采用新的剪枝技术和模式评价方法,挖掘有效的矩阵加权正负关联规则,避免一些无效和无趣的模式产生。以中文Web测试集CWT200g为实验数据,与现有无加权正负关联规则挖掘算法比较,MWARM-SRCCCI算法的挖掘时间减幅最大可达74.74%。理论分析和实验结果表明,MWARM-SRCCCI算法具有较好的剪枝效果,候选项集数量和挖掘时间明显减少,挖掘效率得到极大提高,其关联模式可为信息检索提供可靠的查询扩展词来源。