基于同义词扩展的贝叶斯网络检索模型

利用同义词挖掘术语间的关系,对用于信息检索的简单贝叶斯网络进行若干改进,得到一个包含术语间直接关系的扩展模型。实验结果表明通过进一步调节扩展模型中的参数,可以获得良好的检索效果。     

基于贝叶斯网络的本体不确定性推理

运用OWL语言扩展了本体对领域知识的不确定性表示,并基于贝叶斯网络实现了本体领域知识的不确定性推理。实验表明将贝叶斯网络与本体结合起来,能够充分发挥本体在知识描述方面的优势和贝叶斯网络的推理能力,实现依据部分信息的概率描述获取知识,指导实践。     

基于贝叶斯网络和互信息的检索用户模型

个性化信息服务越来越成为信息检索领域研究的热点.将贝叶斯网络和互信息相结合,用于个性化检索的用户建模中,建立了一个能同时表达特征词的统计分布和特征词间的语义相关性的用户模型.模型以贝叶斯网络结构为框架,包含了特征词的概率统计信息和特征词间互信息,并引入了时间机制.实验结果表明,用该模型进行信息检索,在查全率和查准率方面都得到了提高.     

基于术语相似度的贝叶斯网络检索模型扩展

利用术语相似度将同义词间的相似程度数量化,以此量化关系对用于信息检索的简单贝叶斯网络进行改进,并进行有效的概率推理。实验结果表明新模型不仅具有良好的检索效果,而且相关文档的排序更加合理。     

多层的贝叶斯网络检索模型

利用术语相似度将同义词间的相似程度数量化,以此量化关系对用于信息检索的简单贝叶斯网络进行若干改进,构造一个四层贝叶斯网络检索模型。给出新模型的拓扑结构、各层节点详尽的概率估计以及文档检索与推理过程。最后,对新模型进行评估,结果表明该模型可以有效地提高检索性能,在一定程度上实现基于语义的信息检索,这正是目前信息检索发展的必然趋势。     

基于领域本体的智能检索模型

在传统检索模型的基础上,结合本体概念,提出一种基于领域本体的检索模型。该模型利用本体中语义概念关系及语义扩展机制对查询关键词进行概念映射及扩展,通过计算文档相似度返回检索结果,提高检索的查准率和查全率。     

贝叶斯网络检索模型的性能评估

贝叶斯网络检索模型可以表示术语间的条件概率和概念语义,并依此预测用户查询和文档间的相似度,是解决信息检索的有效手段。通过构造中文测试集合,对简单贝叶斯网络检索模型和扩展的贝叶斯网络检索模型的性能进行详细评估,实验证明扩展模型可以有效地提高检索性能,在一定程度上实现了基于语义的信息检索。     

基于领域本体的政务信息检索系统

现有政务信息检索系统存在两个主要问题:一是采用基于关键词匹配的检索技术忽略了对用户检索条件的语义理解,缺乏对于文档实质内涵的准确描述;二是由于对政务信息领域知识的缺乏,用户不能很好地提出符合自己检索需求的检索条件。针对这些问题,提出了基于领域本体的政务信息检索方法,即通过引入本体,在文档和检索条件间建立一种基于本体的由本体中的词汇集组成的结构化的对应关系;设计并实现了相应的概念词抽取、检索条件扩展算法以及原型系统。实验结果表明,该方法在检索的查全率和查准率方面都有很大的提升。     

基于领域本体的信息语义相关检索

为提高搜索引擎的语义处理能力,以旅游领域为背景,利用领域本体对知识的表示和推理能力,提出一种领域本体中基于概念格的相关度计算模型。根据该模型设计用户检索项推荐技术并予以实现。实验结果表明,相关度计算模型能充分利用本体中概念的语义信息以及实例之间的关系,得到的结果较合理。     

基于本体的P2P网络资源检索算法研究

为使基于DHT的结构化P2P网络支持语义检索,提高查全率,提出一种基于DHT和本体的搜索方法SOC (semantic ontology chord).针对结构化P2P网络搜索时只能根据关键词精确匹配的缺点,改进了DHT中的资源标识符,利用本体技术进行模糊搜索,并使兴趣相似节点在逻辑上处于邻近位置,提高了P2P网络中资源检索的查全率.使用Peer-Sim模拟器进行了仿真模拟,仿真实验结果表明,随着网络规模的增加,该搜索方法相比Chord模型具有较高的查全率.     

一种基于领域本体的混合信息检索模型

针对语义检索中本体不能提供所有知识的问题,提出一种基于领域本体的混合信息检索模型。该模型利用领域本体中概念间的语义关系,结合关键词检索和语义检索,建立关键词基础矩阵和语义扩展矩阵两层索引矩阵,使系统检索在没有可用本体知识时能自动调整为关键词检索,保证一定的检索性能。两者的结合有效改善了检索性能。     

基于Ontology的语义检索模型研究

针对基于关键字匹配的传统检索方法存在的不足,在检索过程中引入语义,提出一个基于本体的语义检索的模型。该模型将信息检索方法与语义查询技术相结合,通过基于本体的知识库实现对检索信息的语义查询。同时研究了语义检索的关键技术—本体的构建以及语义推理。     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程．最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

基于本体的个性化信息检索研究

分析传统的信息检索系统存在的不足及其原因,将本体加入到检索系统中,提出一个基于本体的个性化信息系统的设计思路和系统模型,并对该模型的主要模块进行了介绍,探讨了利用本体的领域知识和用户的本体模型实现信息检索的过程,最后对该模型进行的性能评价表明在查全率和查准率方面都有很大改善。     

基于本体的图像语义标注与检索模型

存储于计算机上日益庞大的数字图像存在语义表达隐含、存储孤立、检索不便等缺点,导致图像应用效率低。该文提出基于本体的图像语义标注与检索模型ImageQ,其具有层次及模块化特点且与领域本体相独立,支持领域本体进化和系列推理深度不同的图像检索方法。基于ImageQ的实验系统运行结果表明,该模型的图像管理性能良好,实现了图像智能检索功能。     

一种用于结构化文档检索的贝叶斯网络

分析结构化文档的表示方法及检索特点,对一种用于结构化文档检索的贝叶斯网络进行研究。讨论该贝叶斯网络的构造方法、概率估计及推理过程。用网络节点表示文档索引术语和结构单元,用弧表示术语和结构单元的隶属关系,根据TF-IDF方法估计各节点的先验概率,当给定一个查询时,通过计算每个结构单元的条件概率得到该结构单元的相关值。实例验证了该贝叶斯网络的有效性。     

基于本体的关联知识可视化检索模型

本体作为共享概念体系的形式化描述,在知识检索方面可解决海量知识利用问题.为此,在已有研究成果的基础上,提出一种基于本体的关联知识可视化检索模型.该模型从实用角度出发,关注知识源之间的关联性和知识检索的用户体验,改进传统的本体构建及维护方法,提出新的知识检索方法.应用实例结果表明,该模型能够提升用户获取知识的效率和质量.     

基于本体的信息检索系统研究

本文在语义网本体模型基础上,设计了一个新的信息检索系统。该系统将语义概念检索的向量空间模型和关键词检索相结合进行检索。在结合语义重合度等因素的基础上,将语义概念模型中的本体概念分成上下位和非上下位关系进行相似度计算。同时引入了信息增益,有效地控制语义扩展过程。实验结果证明,该系统有效利用了本体中概念的语义信息,得到的结果也比较合理。     

基于Ontology的产业集群信息检索模型探析

该文从安徽汽车产业集群信息服务平台检索需求出发,通过对平台现有检索技术进行分析,指出建立基于本体技术的智能检索系统的必要性,在此基础上构建了基于本体的产业集群信息检索模型,阐述了领域本体构建的重要性,最后指出产业集群信息检索的实现可以大大提高平台信息检索性能。