搜索结果: 1-14 共查到“计算机科学技术 查询扩展”相关记录14条 . 查询时间(0.085 秒)
基于文档空间向量距离的查询扩展
信息检索；查询扩展；互信息；向量距离
2009/9/27
查询扩展是信息检索中优化查询的一种有效方法。在分析几种基于互信息的查询扩展方法的基础上，将检索词在文档空间中的距离引入到互信息计算中，提出基于向量距离的改进互信息的查询扩展方法。实验结果表明，该方法能够有效提高信息检索中的查询效果。
局部上下文分析剪枝概念树的查询扩展
查询扩展；概念树；局部上下文分析
2009/8/20
介绍一种局部上下文分析(LCA)剪枝概念树的方法。利用LCA方法初次检索的与原查询最相关的文章作为备选扩展词的来源，用扩展词剪枝语义词典构造的概念树，补充概念树上不存在的新词，并重新计算扩展词权重。实验表明，在相同的实验条件下该扩展方法查询性能有较大的提高。
基于查询扩展和数据融合的检索过程优化
相关度反馈 数据融合 检索过程优化
2009/8/19
介绍典型的检索过程优化方法——数据融合和基于相关度反馈的查询扩展，前者通过集成多个检索结果提高检索性能，后者执行多次查询，依据前次结果修改/扩展用户查询，以求更好地反映用户信息需求，并在此基础上提出一种新的检索过程优化方法——HQD方法，由相关度反馈结果生成多个替代查询，在检索这些替代查询后，采用求和余弦法生成最终检索结果。仿真实验结果表明，该方法是有效的。
基于查询行为和关联规则的相关反馈查询扩展
查询扩展 关联规则 相关反馈
2009/8/19
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。
基于潜在语义分析的跨语言查询扩展方法
潜在语义分析 查询扩展 跨语言
2009/8/19
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。
基于关联规则与聚类算法的查询扩展算法
查询扩展 关联规则 聚类算法
2009/8/12
针对信息检索中查询关键词与文档用词不匹配的问题，提出一种基于关联规则与聚类算法的查询扩展算法。该算法在第1阶段对初始查询结果的前N篇文档进行关联规则挖掘，提取含有初始查询项的关联规则构建规则库，并从中选取与查询用词关联度最大的K个词作为扩展词，与初始查询组成新查询后再次查询，在第2阶段将新查询结果进行聚类分析并计算结果中每篇文档的最终相关度，按最终相关度大小重新排序。实验结果表明，该算法比单独使用...
基于完全加权关联规则的局部反馈查询扩展
查询扩展 关联规则 项完全加权
2009/7/2
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。
基于概念图的用户兴趣查询扩展模型的研究
查询扩展 概念图 用户兴趣
2009/6/25
查询扩展是信息检索技术研究的一个重要组成部分。目前的查询扩展是基于统一的用户模型，没有考虑到用户的个人兴趣，这对查询扩展的精确度造成了一定的影响。分析了产生这种问题的原因，提出了基于概念图的用户兴趣扩展模型，通过该模型来有效提高查询扩展的精确度。实验显示，该方法能有效提高查询的查全率和查准率。
基于统计机器翻译模型的查询扩展
信息检索 查询扩展 语言模型
2009/4/29
在搜索引擎等实际的信息检索应用中,用户提交的查询请求通常都只包含很少的几个关键词,这会引起相关文档与用户查询之间的词不匹配问题,对检索性能有较严重的负面影响。该文在分析了查询产生模型的基础上,提出了一种新的基于统计机器翻译的查询扩展方法。通过统计机器翻译模型提取文档集中与查询词相关联的词,用以进行查询扩展。在TREC数据集上的试验结果表明:基于统计翻译的查询扩展方法不仅比不扩展的语言模型方法始终有...
基于混沌神经网络模型的查询扩展
混沌神经网络 信息检索 查询扩展
2009/2/5
针对传统的信息检索模型只能进行精确匹配的问题，提出一种基于混沌神经网络模型的查询扩展方法，利用混沌神经网络较强的记忆性、学习性和联想性，对用户查询行为进行学习，从而对用户的初始查询进行扩展和重构，以得到符合不同用户的检索结果。与传统的神经网络信息检索模型的对比实验表明，新模型具有更高的查全率和查准率。
基于局部类别分析的查询扩展
信息检索 查询扩展 局部分析
2009/1/23
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。
基于用户日志的查询扩展统计模型
2007/11/2
AbstractAmbiguity of query terms has been a long-standing problem in information retrieval field, which becomes more serious in Web searching. A method for automatic query expansion based on query log...
混合P2P环境下有效的查询扩展及其搜索算法
2007/11/2
Zhang Q, Zhang X, Liu JR, Sun Y, Wen XZ, Liu Z. Query expansion and its search algorithm in hybrid peer-to-peer networks. Journal of Software,
2006,17(4):782-793.DOI:
10.1360/jos170782 http://www....