基于本体的渔业信息检索系统的研究与实现

传统通用搜索引擎用于渔业信息检索存在返回结果的召回率和准确率较低的缺点,分析了产生这一问题的原因,阐述了本体的应用领域以及将本体用于渔业信息检索的可行性,用实例说明了渔业领域本体的构建过程;在此基础上提出基于本体的智能渔业信息检索系统体系结构,并用Java和Jena实现了该系统.实验结果表明,采用该体系结构的渔业专题检索系统召回率和准确率均优于通用检索系统.     

基于候选项目集特性的改进Apriori算法研究

通过对Apriori和1-k-Apriori两种算法进行细致分析和深入研究,结合这两种算法的优点,提出了I1-k-Apriori算法.1-k-Apriori算法中利用Lk-1与L1相连接来得到候选项目集,但是,有些情况下,用这种方法生成的候选k项集数量过大,导致k项集的筛选代价太大.I1-k-Apriori算法根据k-1项集的特性和事务数据库中数据的特性来决定产生k项集的方法,可以有效避免由于Lk项数过多而影响运算效率.实验结果表明,I1-k-Apriori算法较大提高了运算效率.