基于频繁项集和相关性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,提出一种基于频繁项集和相关性的局部反馈查询扩展算法。设计查询扩展模型和扩展词权重计算方法,从前列n篇初检文档中,挖掘同时含有查询词项、非查询词项的频繁项集,在该频繁项集中提取非查询词项作为候选扩展词,计算每个候选扩展词与整个查询的相关性,并根据该相关性得到最终的扩展词,以此实现查询扩展。实验结果表明,该算法能有效提高信息检索的性能。     

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。     

基于频繁项集挖掘与查询扩展的信息检索系统模型

将频繁项集挖掘和查询扩展技术应用于信息检索,提出一种新的基于频繁模式挖掘与查询扩展的信息检索系统模型及其算法,并给出该检索系统模型的设计思想,以及模型总体结构及其各模块功能,实现了系统原型。实验结果表明,该检索系统模型能有效地提高和改善信息检索性能。     

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。     

基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集

提出了基于频繁项集的最大频繁项集（BFI-DMFI）和频繁闭项集挖掘算法（BFI-DCFI）。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集;BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频繁项集组合生成频繁闭项集。该类算法的提出,为关联规则的精简提供了一种新的解决方法。     

一种基于正频繁项集的非矛盾正负关联规则挖掘算法

关联规则前件或后件中部分项集为负的负关联规则更有意义,要挖掘这样的负关联规则首先要获取负频繁项集。为快速获取负频繁项集,本文提出将正频繁项集中若干项改为负项,若满足最小支持度计数则为负频繁项集。在正负频繁项集中生成关联规则时,会产生矛盾的关联规则,对于矛盾规则,提出使用二次概率相关性判断方法来正确选择具有矛盾的关联规则。经过实验,验证该算法是有效和正确的。     

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FP-Tree含正负项目的频繁项集挖掘算法

借鉴FP_growth算法中频繁模式树的思想,提出包含正负项目的频繁模式树的构造方法.通过对该频繁模式树进行模式扩展,可以挖掘出包含正负项目的频繁项集.该算法与直接使用FP_growth算法挖掘含负项目的频繁项集相比,无需对原始数据库进行负项目的扩展,也不用再构造并销毁额外的数据结构,只需在原始的频繁模式树上修改,在时间和空间的开销上都具有一定优势.实验表明,本文算法比现有的同类挖掘算法和直接FP_growth算法具有更好的效率.     

基于局部类别分析的查询扩展

针对查询扩展中局部分析方法查准率不高的缺点,提出一种新算法。该算法通过分析与用户查询密切相关的文档,从而得到与其相关的文档类别,进而根据相关类别中的文档用词与用户查询用词的共现关系对查询进行扩展。通过与传统的局部分析方法、全局分析方法的实验对比,结果表明新算法具有更快的检索速度和更高的查准率。     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

挖掘关联规则是数据挖掘领域中的重要研究内容,其中挖掘最大频繁项目集是挖掘关联规则中的关键问题之一,以前的许多挖掘最大频繁项目集算法是先生成候选,再进行检验,然而候选项目集产生的代价是很高的,尤其是存在大量长模式的时候。文中改进了FP 树结构,提出了一种基于FP tree的快速挖掘最大频繁项目集的算法DMFIA 1,该算法不需要生成最大频繁候选项目集,比DMFIA算法挖掘最大频繁项目集的效率更高。改进的FP 树是单向的,每个结点只保留指向父结点的指针,这大约节省了三分之一的树空间。     

关联规则中基于降维的最大频繁模式挖掘算法

基于FP-tree的最大频繁模式挖掘算法是目前较为高效的频繁模式挖掘算法,针对这些算法需要递归生成条件FP-tree、产生大量候选最大频繁项集等问题,在分析FPMax、DMFIA算法的基础上,提出基于降维的最大频繁模式挖掘算法(BDRFI)。该算法改传统的FP-tree为数字频繁模式树DFP-tree,提高了超集检验的效率;采用的预测剪枝策略减少了挖掘的次数;基于降低项集维度的挖掘方式,减少了候选项的数目,避免了递归地产生条件频繁模式树,提高了算法的效率。实验结果表明,BDRFI的效率是同类算法的2~8倍。     

基于频繁词义序列的检索结果聚类算法研究

目前大多搜索引擎结果聚类算法针对用户查询生成的网页摘要进行聚类,由于网页摘要较短且质量良莠不齐,聚类效果难以保证。提出了一种基于频繁词义序列的检索结果聚类算法,利用WordNet结合句法和语义特征对搜索结果构建聚类及标签。不像传统的基于向量空间模型的聚类算法,考虑了词语在文档中的序列模式。算法首先对文本进行预处理,生成压缩文档以降低文本数据维度,构建广义后缀树,挖掘出最大频繁项集,然后获取频繁词义序列。从文档中获取的有序频繁项集可以更好地反映文档的主题,把相同主题的搜索结果聚类在一起,与用户查询相关度高的优先排序。实验表明,该算法可以获得与查询相关的高质量聚类及基于语义的聚类标签,具有更高的聚类准确度和更高的运行效率,并且可扩展性良好。     

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。     

面向查询扩展的词间正负关联规则挖掘算法

查询扩展是改善和提高信息检索性能的核心技术之一,其关键问题是如何获取与原查询相关的扩展词。通过关联规则挖掘技术获取扩展词是一种有效的扩展词来源方法。为了获取高质量的扩展词,提出了一种面向查询扩展的基于文本数据库的词间正负关联规则挖掘算法。该算法采用支持度-置信度-相关度框架衡量关联规则,避免产生自相矛盾的正、负关联规则,并结合查询项,给出新的剪枝策略,挖掘出只含有查询词项的正负规则,提高了挖掘效率。实验结果表明,与传统的挖掘算法比较,提出的算法更有效、合理,能检测和删除相互矛盾的规则。