基于潜在语义分析的跨语言查询扩展方法

针对传统查询扩展方法存在的问题,提出一种基于潜在语义分析的跨语言扩展方法,利用聚类提高扩展文本集合的精度,并用潜在语义分析实现无需翻译的查询扩展,减轻翻译歧义带来的影响。实验结果表明,该方法能够获得较好的性能。     

基于SRCSAC评价框架挖掘的跨语言查询译后扩展

提出一种面向查询扩展的基于评价框架SRCSAC(support-relevancy-chi-square analysis-confidence)的加权关联规则挖掘算法,给出跨语言查询译后扩展模型和新的扩展词权值计算方法,并提出基于SRCSAC框架挖掘的跨语言查询译后扩展算法.该算法采用支持度-关联度框架和新的剪枝策略挖掘有效频繁项集,通过卡方分析-置信度框架从有效频繁项集中提取加权关联规则,根据扩展模型从关联规则中获取优质扩展词,实现跨语言译后扩展.实验结果表明:所提算法能有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题;与基准检索比较,其前件扩展、后件扩展和混合扩展的MAP最低平均增幅分别为86.85%、86.04%和86.00%;与对比方法比较,其长查询检索的MAP最低平均增幅分别可达12.23%、9.06%和12.6%,都高于短查询检索的增幅;与后件扩展算法比较,前件扩展和混合扩展的MAP最高增幅可达5.5%;置信度有助于提升前件扩展和混合扩展算法的检索性能,关联度有利于后件扩展算法检索性能的提高,支持度和关联度对后件扩展算法的短查询检索更有效.     

基于跨语言词向量模型的蒙汉查询词扩展方法研究

跨语言信息检索指以一种语言为检索词,检索出用另一种或几种语言描述的一种信息的检索技术,是信息检索领域重要的研究方向之一。近年来,跨语言词向量为跨语言信息检索提供了良好的词向量表示,受到很多学者的关注。该文首先利用跨语言词向量模型实现汉文查询词到蒙古文查询词的映射,其次提出串联式查询扩展、串联式查询扩展过滤、交叉验证筛选过滤三种查询扩展方法对候选蒙古文查询词进行筛选和排序,最后选取上下文相关的蒙古文查询词。实验结果表明: 在蒙汉跨语言信息检索任务中引入交叉验证筛选方法对信息检索结果有很大的提升。     

基于元组空间的Agent协作模型的分析与实现

一、引言在基于Agent的分布式处理系统中,由于单个Agent不能充分利用系统中的资源,所以一个复杂的任务常常分解为多个简单的任务,每个简单的任务由一个Agent完成,通过多个Agent的协调合作共同解决问题,故Agent之间如何很好地协作是多Agent系统设计中一个很重要的方面。在层出不穷的Agent系统中,Agent之间的合作方式不外乎两种:直接合作和间接合作,直接合作建立在Agent之间直接通信的基础上,而间接合作则通过第三方作为媒介。目前,大多数Agent系统都采用基于消息传递的直接合作方式,消息传递要求通信前必须事先知道对方的地址、名字,当Agent移动时,其地址会经常发生变化,所以为支持直接通     

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.     

基于特征的空间查询语言

地理信息系统需要管理两类信息：一类是反映事物地理位置的空间数据;一类是反映事物相关特征属性数据。着重描述空间数据的特性。并给出一种不同于结构化查询语言（ＳＱＬ）的专门用于操纵空间数据的空间查询语言,以此分析地理信息系统强在的空间分析能力。     

基于专用双语词典的查询扩展

查询扩展技术是改善信息检索中查全率和查准率的关键技术之一,随着互联网进一步普及对查询提出更高要求.跨语言检索是当前的一大研究趋势,与此同时,针对某一专门领域的查询也越来完美.针对旅游领域的信息查询,在基于旅游专用双语词典的基础上提供查询扩展方法,提高检索的查全率与查准率.     

基于GIS系统的空间查询语言

目前,主流的空间数据查询语言都是在SFA SQL或SQL/MM Spatial这两大国际标准的基础上进行扩展的.然而,这两大标准对于空间查询和空间分析都是函数式的,所以当查询条件增多时,其复杂的查询表达式既不适合普通用户使用,也不利于提高查询的效率.提出了一种基于GIS系统的空间查询语言SQDL-G,将空间谓词表示为空间运算符,将子查询结构引入查询表达式中,并在ArcGIS平台上建立了该语言的执行引擎.实验表明,该语言表达灵活,结构清晰,易于被用户接受.     

跨语言信息检索中基于本体的查询扩展模型研究

网络的发展和世界语言的多样性使跨语言信息检索(CLIR,Cross Language Information Retrieval)倍受关注。但用户查询与文档用词不匹配成为影响检索效率的重要原因。为此,本文提出了一种基于领域本体的跨语言信息检索模型,以解决传统CLIR查询效率低下的问题。     

基于代理的并行空间查询语言

目前针对并行空间数据处理的研究主要集中在空间数据划分及其在其基础上的并行空间算法,对空间并行数据库平台本身的可用性,如应用程序的开发模式、高并发请求支持等研究较少。为此,对开源并行关系数据库查询语言进行空间查询扩展,提出一种基于代理的并行空间查询语言,并实现相应的并行数据库平台原型。基于该平台开发标准的网络地图绘图服务,在高并发环境下使用该服务对海量矢量数据进行实时渲染。实验结果表明,该平台具有与传统关系数据库一致的开发应用模式,可提供无缝的衔接方式,在海量数据高并发的情况下具有较高的可用性及查询性能。     

基于领域本体知识库的语义查询扩展

为了在检索过程中全面表达用户查询意图,提出了基于领域本体知识库的语义查询扩展方法。该方法借助领域本体推理出的知识,使检索系统从语义层面理解用户查询语句,并通过语义相似度来控制扩展词的规模,避免了查询过度扩展,使得新构造的查询能更准确地描述用户的检索需求,提高了检索的有效性。原型系统的实验结果表明,该方法较传统的关键字匹配法和LAC方法有明显的优势,在保障查全率的基础上,可极大地提高检索准确率。     

结合概念语义空间的语义扩展技术研究

查询扩展是在原查询词的基础上加入相关的词或者词组,以克服自然语言的"二义性"问题,改进查询意愿的描述。在概念语义空间中进行查询词扩展,可以充分挖掘出查询词之间的关联程度,在整体上把握查询意愿。利用WordNet语义词典中的上下文关系和相似度关系为各个原始查询词构建语义树,并将这些语义树向上溯源建立完整的概念语义空间,以共现信息为特征参数对扩展源中的词进行筛选,以避免过度扩展引起查询语义漂移。还引入动态观察窗口加权模型,以强化共现信息对单词之间关联度的表示。实验结果表明,该扩展算法比传统伪相关反馈算法的扩展质量有明显提高。     

基于P2P结构的kNN组查询算法

着重讨论了基于P2P结构的移动对象kNN组查询算法。组查询算法采用建立计时区间的方法合并计时器,并通过改变临界物体的应答模式来优化临界物体间的通信协议。为降低移动对象资源的紧张程度,设计了区间计时算法和临界点信息处理算法以降低通信频率,减少响应次数,增强组查询的实时性。在模拟实验中,组查询算法有效降低了移动物体的CPU资源紧张程度和无线通信代价。     

基于时空相关性的P2P网络信任模型*

P2P网络的匿名性、自组织性及高度动态性,使得基于P2P网络的病毒、木马大量流行,威胁网络安全,而信任机制能够有效缓解多种安全问题。针对现有信任模型的不足,提出在具有时间特性的DyTrust信任模型基础上,将空间特性纳入考虑,建立基于时空相关性的信任模型。理论分析及仿真实验结果显示：本模型具有较好的动态适应能力,能够有效防止各种恶意行为。     

非结构化P2P网络下的空间范围查询

目前空间数据已被应用于很多领域,最典型的例子就是GIS（地理信息系统）。然而,随着空间数据爆炸式的增长以及用户应用需求的不断增加,传统的集中式的GIS逐渐显现出其可伸缩性差,容易形成性能瓶颈等缺陷。针对空间数据的范围查询是GIS中最典型的应用之一,提出一种基于非结构化的分组式P2P网络结构下的空间范围查询方法,使得系统具有更高的查询效率以及负载均衡特性和可伸缩性。最后通过仿真证明了该方法的有效性。     

基于蚁群算法的非结构化P2P网络搜索的改进

针对非结构化的对等网络一般以广播方式作为其搜索的基本策略而引发较大的网络流量和盲目性这一问题,引入人工智能领域的蚁群算法,利用蚂蚁信息素的多样性和正反馈机制,有效地指导节点选择查询,以便更快地找到查询结果.仿真结果表明,该算法有效地减少了查询带来的网络流量和盲目性,提高了查找的成功率.     

HD Tree: A novel data structure to support multi-dimensional range query for P2P networks

There are two basic concerns for supporting multi-dimensional range query in P2P overlay networks. The first is to preserve data locality in the process of data space partitioning, and the second is the maintenance of data locality among data ranges with an exponentially expanding and extending rate. The first problem has been well addressed by using recursive decomposition schemes, such as Quad-tree, K-d tree, Z-order, and Hilbert curve. On the other hand, the second problem has been recently identified by our novel data structure: HD Tree. In this paper, we explore how data locality can be easily maintained, and how range query can be efficiently supported in HD Tree. This is done by introducing two basic routing strategies: hierarchical routing and distributed routing. Although hierarchical routing can be applied to any two nodes in the P2P system, it generates high volume traffic toward nodes near the root, and has very limited options to cope with node failure. On the other hand, distributed routing concerns source and destination pairs only at the same depth, but traffic load is bound to some nodes at two neighboring depths, and multiple options can be found to redirect a routing request. Because HD Tree supports multiple routes between any two nodes in the P2P system, routing in HD Tree is very flexible; it can be designed for many purposes, like fault tolerance, or dynamic load balancing. Distributed routing oriented combined routing (DROCR) algorithm is one such routing strategy implemented so far. It is a hybrid algorithm combining advantages from both hierarchical routing and distributed routing. The experimental results show that DROCR algorithm achieves considerable performance gain over the equivalent tree routing at the highest depth examined. For supporting multi-dimensional range query, the experimental results indicate that the exponentially expanding and extending rate have been effectively controlled and minimized by HD Tree overlay structure and DROCR routing.     

基于网络测量的P2P跨域流量优化机制

P2P技术的普及优化了用户的体验,但对带宽的过度消耗也带给网络运营商巨大的压力。据此提出基于网络测量的、业务相关P2P跨域流量优化机制,该机制对底层网络建立模型,通过综合考量底层的网络信息和具体P2P业务的特殊性来优化节点互联。实验结果表明,该处理机制明显减少了跨域流量,优化了P2P用户的体验。     

非结构化P2P网络的一种改进搜索算法

分析非结构化P2 P网络中利用原始的洪泛法进行资源搜索时产生冗余查询包的原因,提出整改的措施和优化的机制,在此基础上给出改进的搜索策略,同时设计出一种更好的分段搜索算法,并对其进行实验仿真,通过和洪泛法的模拟分析比较,表明改进后算法的高效性和可行性。     

一种基于P2P的移动对象查询框架

近年来,时空数据查询方法的研究成为人们普遍关注的研究热点.但大部分研究主要集中在集中式环境,在分布式环境下对海量时空数据进行高效的轨迹查询和窗口查询是一件十分有意义且具有挑战性的工作.设计了一种基于P2P的解决方案,提出了对移动对象运动空间进行双层划分的方法来同时支持两种查询.应用网格过滤技术有效地解决了数据频繁更新的问题.对运动空间进行高效的划分,具有比空间填充曲线方法更好的负载平衡性,同时设计了高效的Overlay--SmartChord来支持窗口查询.实验结果表明,和现有方案相比所提方案可以有效减少更新通信量,负载平衡性和路由效率有显著提高.