本文關鍵詞：面向用戶興趣的校園網聚類搜索引擎的研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《東北師范大學》 2005年

基于粗糙集理論的智能信息檢索方法的研究

邱春艷  

【摘要】：信息檢索是一種“人找信息”的信息服務形態(tài),它們要求用戶提交查詢關鍵詞來查找與之匹配的信息,當網絡規(guī)模越來越大,信息越來越多時,信息的查找和獲取也就變得越來越困難。如何迅速、高效地檢索和訪問各領域的信息資源以促進信息的交流與共享就成為了信息檢索領域的研究重點。為此,一方面要研究如何利用人工智能的技術處理文本信息;另一方面要研究如何表示用戶興趣和優(yōu)化用戶興趣查詢以及智能化地處理用戶與檢索系統(tǒng)的交互等。 本文研究基于粗糙集理論的智能信息檢索方法,主要討論文本信息檢索的處理技術和優(yōu)化用戶查詢以便提高用戶查詢質量。 本文提出一種基于粗糙集理論的文本檢索優(yōu)化方法。利用粗糙集理論中的上近似、下近似和粗包含對文檔集和查詢進行優(yōu)化處理。 本文給出用戶查詢優(yōu)化算法。首先對用戶查詢進行優(yōu)化之后進行查詢匹配,將結果按其與用戶查詢相似度高低的順序返回,使用戶獲得與其興趣最接近的查詢結果。本文以中文文檔為研究對象,對文本檢索優(yōu)化方法進行了實驗研究,結果表明該方法對于文本信息檢索是有效的。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：東北師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

摘要3-4

Abstract4-5

目錄5-7

第一章 引言7-12

1.1 選題意義7-8

1.2 國內外研究綜述8-11

1.2.1 信息檢索的定義及其產生8

1.2.2 信息檢索技術的熱點8-10

1.2.3 現(xiàn)代信息技術對文本信息檢索的影響10-11

1.3 本文的主要工作11

1.4 本文的組織結構11-12

第二章 粗糙集理論12-18

2.1 粗糙集理論的產生與發(fā)展12-14

2.2 粗糙集理論的特點14

2.3 粗糙集的基本知識14-17

2.4 粗糙集理論所處理的問題17-18

第三章 信息檢索模型18-26

3.1 布爾模型18-19

3.2 概率檢索模型19-20

3.3 向量空間模型20-21

3.4 基于概念的檢索模型21-24

3.4.1 概念詞典22-23

3.4.2 潛在語義索引23-24

3.5 信息檢索的性能評價24-26

第四章 信息檢索的關鍵技術26-39

4.1 文檔表示26-30

4.1.1 文檔的表示的幾個相關概念26-27

4.1.2 特征項的選擇27-29

4.1.3 特征項的權重計算29-30

4.2 分詞30-35

4.2.1 機械匹配法31-32

4.2.2 特征詞庫法32

4.2.3 約束矩陣法32-33

4.2.4 語法分析法33-34

4.2.5 理解分詞34-35

4.3 用戶興趣的表示35-39

4.3.1 基于內容的表示35-36

4.3.2 基于評價的表示36-37

4.3.3 基于知識的表示37-39

第五章 原型系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)39-51

5.1 功能設計與實現(xiàn)方案的選擇39-42

5.1.1 功能設計39

5.1.2 預處理功能及其實現(xiàn)方案39-41

5.1.3 核心功能的實現(xiàn)方案41-42

5.2 系統(tǒng)的組成及其功能42-51

5.2.1 文本檢索系統(tǒng)框架模型42-43

5.2.2 相似度計算43-44

5.2.3 用戶查詢44-45

5.2.4 查詢優(yōu)化的算法描述45-51

第六章 結論與展望51-52

6.1 本文的總結51

6.2 未來工作51-52

致謝52-53

參考文獻53-56

學期間公開發(fā)表論文及參與項目情況56

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