大数据下监控网络混合入侵信息检索仿真

针对传统的监控入侵信息检索方法存在检索精度低、召回率高、检索耗时长等问题,提出一种大数据下监控网络混合入侵信息检索方法.采用遗传算法对特征集进行优化选择,引入偏F检验对选择最优子集,组成优化特征集,并构建冗余信息消除模型,消除混合入侵信息中的冗余信息.以信息检索理论为依据,引用LDA模型对文档的话题进行建模,构建入侵信息检索模型,完成大数据下监控网络混合入侵信息检索.结果表明,所提方法的检索精度较高,能够有效提高入侵信息检索效率,降低检索耗时,且召回率平均值约为24%,优于其他方法,具有一定可行性.     

网络信息检索问题及技巧

网络信息资源已经成为了现代社会人们获取信息的主要来源,但是由于用户检索经验不足,使得检索效率很低.本义通过对国内外几种搜索引擎的比较以及对布尔逻辑检索、截词检索、关键词检索等方法的介绍,引导用户正确应用网络信息检索技术,提高检索效率.文章还介绍了网络信息资源的概念以及检索过程中出现的问题,并且就这些问题提出了解决的技巧及策略.     

因特网科技信息的检索方法和技巧

本就因特网信息的检索工具及检索方法和技巧进行了研究,以促进网络环境下科技信息资源的开发利用。     

网络信息检索的途径与策略

网络信息资源的迅猛增长,使人们获得有用信息越来越困难。很多用户由于对网络资源的特点不熟悉,对网络信息查准率不高。本文通过对网络信息资源特点的分析,归纳了一些信息检索的方法,并结合实践探讨了一些网络信息检索的技巧和心得。     

一个基于本体的个性化知识服务系统的构建

在国内基于本体的信息检索技术还处于初步探索阶段,而传统信息检索技术的检索效率普遍达不到要求的环境下,受到智能搜索引擎技术和个性化建模技术研究的启发,将个性化检索技术和语义网技术结合起来共同指导信息检索过程,从而提高信息检索的查准率和查全率。     

计算机检索策略优化研究

目前国内计算机信息检索策略研究较为薄弱。检索经验不足、水平不高,已成为普遍现象。本文研究了检索策略的构造及优化技巧。并剖析国内主要数据库系统的特点及漏洞,总结与利用其特点而拟出若干检索策略优化的方法,以提高专业人员获取信息的能力。     

基于数据库的Internet化学信息资源检索

化学化工信息资源的检索方式已由对大型文献数据库的　联机信息检索过渡到网络信息检索。搜集Ｉｎｔｅｒｎｅｔ化学资源站点对检索是必要的。     

信息检索教学案例剖析

借助于有代表性的案例进行分析、论述,重点对信息检索教学的核心内容———检索策略进行了探讨,其中包括检索概念的分析与表达、科学的检索方法、查全率和查准率的取舍、相关数据库的选择、检索策略的优化技巧等,以期为该课程的教学提供参考借鉴,有效培养大学生的信息素养和创新能力。     

联机检索与网络信息检索的比较研究

从信息组织的分类法、主题法出发,对现代联机检索和网络信息检索进行了比较研究,并确定将语词研究作为两种检索方法进一步融合、发展的生长点。     

基于网格中间件Alchemi的分布式信息检索研究

将网格技术引入到分布式信息检索中,提出网格分布式信息检索的框架,并采用网格中间件Alchemi设计了检索模型,从实现的角度分析了信息检索的流程,最后,在使用Windows操作系统的网格环境下对分布式信息检索的效率进行了实验和分析。结果显示,随着数据量的指数增长,信息检索效率有着明显的提升。     

P2P网络搜索技术研究

随着P2P网络的广泛应用和对P2P网络深入研究，P2P技术取得了一些阶段性成果。P2P网络搜索由初始中心搜索至分布式广度优先搜索，直至现在的结构化P2P网络的语义搜索，其技术得到了快速发展，性能也得到了提高。基于P2P技术近几年的研究进展，论述了目前P2P系统中常用的一些搜索算法，探讨了P2P搜索技术的发展与方向。     

管网材料腐蚀信息语义检索系统的设计与实现

传统的基于关键词的信息检索不能理解用户的需要,仅仅对关键词进行简单的匹配,其结果往往包含大量与用户实际需要毫不相干的信息,同时却丢失用户实际需要的信息,使得检索的效率很低．基于本体的语义检索技术的出现,弥补了基于关键词检索的不足,成为目前构建信息检索系统的应用热点．本文主要针对燃气管网的材料腐蚀信息,设计一个基于GIS（Geography Information System）的管网材料腐蚀信息语义检索系统,使用户检索管网空间数据和腐蚀数据时为其提供相关数据的语义信息,同时也使得检索结果更加符合用户需求．     

网络爬行虫智能化研究分析

Web爬行虫是当今搜索引擎的主要组成部分,也是信息检索领域研究的热点问题。本文综述了具有一定智能性的网络爬行虫的研究历史与现状,主要包括两个方面:传统的人工智能方法如神经网络、遗传算法、蚁群算法等在网络爬行虫的应用,以及借助这些方法发展起来的主题爬行虫;多网络爬行虫系统中爬行虫的协调的Agent技术。在此基础上,提出了一个语义概念背景图的网络爬行的基本思路。     

网络信息的搜索技巧

在数字化、网络化信息资源高度共享的今天,应学习和掌握搜索引擎的检索方法与技巧,以充分有效地利用丰富的网络信息资源。     

大学生搜索引擎信息检索行为现状分析

网络信息资源呈爆炸式增长,大学生获取需要的信息资源时,对网络搜索引擎的依赖性越来越强。然而由于搜索引擎质量良莠不齐,大学生自身的信息素养与检索能力具有局限性,难以全面准确地检索到自己所需要的信息。因此,研究当代大学生通过网络搜索引擎检索所需信息资源时的行为特征与影响因素,提出有针对性的建议与策略,对设置合适的检索教学任务和内容是十分重要的。     

一种分布协作式WWW搜索引擎模型

针对集中式搜索引擎的瓶颈问题,提出了一种既具有集中式搜索引擎优点又解决了其瓶颈问题的分布协作式搜索引擎系统模型。讨论了各子系统信息收集程序信息收集代价的计算和作用范围划分问题。系统的设计思想是使分布在不同地理位置上的搜索引擎在信息收集与更新上进行协作。模型实现了信息收集、索引的地方化,从而减轻了局部网络传输的压力,缩短了索引库更新的周期。模型中各个子系统都提供用户接口用以分散系统检索工作量,通过共享各自的索引库,都在本地存储一个全局索引库来提高检索效率,缩短用户查询响应时间。整个系统具有可扩展性和动态调度性。     

一种基于DGKAD模型的FTP搜索引擎索引算法

为解决FTP资源快速定位问题,提出了基于双字母倒排索引和引入地理位置信息的Kademlia模型（DGKAD）。在Kademlia（KAD）网络中加入了地理位置信息,弥补了KAD网络的层叠网逻辑拓扑和物理拓扑不匹配的问题,提高了网络通信效率;同时,鉴于FTP搜索引擎的检索对象是文件名,使用双字母倒排索引可以避免分词,提高了检索精确率。模拟实验表明,与基于中文分词的标准KAD（CKAD）相比,该算法的资源定位时间减少了约50％,检索查全率提高了约30％。     

基于CLucene的WORD文档全文检索系统研究与开发

能够快速有效地检索网络上或站内大量的各种信息资源,是提供高质量检索服务的基础.CLucene是Lucene的C++版本的实现,它是一个优秀的开源全文本搜索技术框架.分析了CLucene的系统结构,详解了CLucene中的索引和检索机制,在CLucene的基础上,解决了对WORD文档的文本抽取问题,增加了CLucene的...     

一种改进卷积神经网络的教学图像检索方法

针对卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失以及降低高维度图像特征数据等问题,提出了一种改进卷积神经网络的图像检索优化方法。该方法首先利用融合的卷积层提取图像特征,并在融合的卷积层之间添加全连接层以减少特征信息的丢失;然后采用主成分分析法对高维的特征数据进行有效的降维处理;最后采用余弦相似度的方法进行相似度匹配,以实现相似图像的检索。采用当前经典的LeNet-L、LeNet-5等方法同文中方法在图像检索性能评价指标上进行对比实验。实验结果表明,所提出的检索方法比文中其他检索方法在查全率和平均查准率方面提高了3%27.3%。