基于人工神经网络的个性化检索模型
文本挖掘模型
文本挖掘模型：本特征提取 文本挖掘模型结构示意图 1. 分词 分词实例： 提高人民生活水平：提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平 分词基本方法： 最大匹配法、最大概率法分词、最短路径分词方法 1.1 最大匹配法 中文分词在中文信息处理中是最最基础的，无论机器翻译亦或信息检索还是其他相关应用，如果涉及中文，都离不开中文分词，因此中文分词具有极高的地位。正向最大匹配法算法如下图：
实例：S1="计算语言学课程是三个课时"，设定最大词长MaxLen= 5，S2= " " （1）S2=“”；S1不为空，从S1左边取出候选子串W="计算语言学"； （2）查词表，“计算语言学”在词表中，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1="课程是三个课时"； （3）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W="课程是三个"； （4）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="课程是三"； （5）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="课程是"； （6）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="课程" （7）查词表，W在词表中，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ 课程/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1="是三个课时"； （8）S1不为空，于是从S1左边取出候选子串W="是三个课时"； （9）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="是三个课"； （10）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="是三个"；
（11）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W="是三" （12）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得到W=“是”，这时W是单字，将W加入到S2中，S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1="三个课时"； 。。。。。。 。。。。。。 （21）S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ ”，此时S1=""。 （22）S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。 代码如下： [cpp]view plaincopy 1.#include
基于Indri的检索模型
基于Indri 的检索模型研究 王莉军 （渤海大学辽宁锦州121013） 摘要：基于Indri 是开源的检索工具，针对以往单纯的语言模型无法支持结构化查询的目的，我们采用推理网络模型和语言模型两种模型相结合的方法，结合推理网络模型支持比较复杂的结构化查询（结构化通常指查询语言中的用来表达检索文档中词与词之间联系的operators ），和语言模型及平滑技术对推理网络中的一些节点进行有效的预估的优势使查询得到比较好的效果，提出了一套Indri 检索模型。关键词：Indri ；检索；模型；查询中图分类号：N3 文献标识码：A 文章编号：1674－6236（2012）24-0005-03 Indri -based retrieval model WANG Li -jun （Bohai University ，Jinzhou 121013，China ） Abstract:Based on Indri is open source search tools ，according to the previous simple language models cannot support structured query purposes ，we use the inference network model and language model two kinds of model combining method ，combined with the inference network to support more complex SQL （structured query language usually refers to the expression of words and word retrieval document links between operators ），and the language model and smoothing technology to inference network in some node evaluate advantages make the query to get better effect ，put forward a set of Indri retrieval model.Key words:Indri ；search ；model ；query 收稿日期：2012-08-18 稿件编号：201208081 基金项目：辽宁省教育厅项目（2008005） 作者简介：王莉军（1975—），女，辽宁锦州人，硕士，讲师。研究方向：计算机教育教学。 Indri 是开源的信息检索工程Lemur 的一个子项目。Indri 是一个完整的搜索引擎，支持各种不同格式文本的索引创建，提出了优秀的文档检索模型，支持结构化查询语言，在研究和实际应用领域都有比较高的价值。Indri 系统采用C++语言编写，提供了方便的API 供使用者调用，由于项目本身开源，对于开发者而言，也可以方便的对其进行二次开发。 1Indri 检索模型 Indri 结合了推理网络模型（Inference net ）和语言模型 （language modeling ）的优点，提出了一套检索模型，其利用推理网络模型的优势来支持比较复杂的结构化查询（结构化通常指查询语言中的用来表达检索文档中词与词之间联系的 operators ），又利用语言模型及平滑技术对推理网络中的一些 节点进行有效的预估，从而使查询得到比较好的效果[1]。这之前，单纯的推理网络模型节点的预估采用的是规格化的tf.idf （这个值与词在文档中出现的频率称正比，与包含该词的文档数成反比）权重，而单纯的语言模型则无法支持结构化查询。所以Indri 检索模型采用了两种模型相结合的方式[2]。 推理网络模型网络图如图1所示，实际上是一个贝叶斯网络（Bayesian networks ）。贝叶斯网络是一个有向，无环图。网络中每个节点代表一个事件，有一个连续或者离散的结果集。每个非根节点存储了一个条件概率表，这个条件概率表完全描述了与给定父节点的情况下该节点出现相关联的结果集的概率。每个与根节点相关联的结果集被指派了一个先验概率。这样在已知网络图，先验概率，条件概率表和节点代表的事件之后，就可以通过网络计算出检索文档中出现查询的概率，并按照这个概率值的大小进行排序输出。 主要包含有以下几类节点[3]： 电子设计工程 Electronic Design Engineering 第20卷Vol.20第24期No.242012年12月Dec.2012 图1 推理网络模型网络图 Fig.1 Inference network network diagram
信息检索模型研究概述
信息检索模型研究概述 【摘要】随着信息量的日益增长，用户要在巨大的信息海洋中查找自己所需的信息就变得复杂，这就需要对信息进行相关性选择，以提高查询的检全率和检准率。为此，人们提出了一系列检索模型，本文介绍了这些检索模型以及在此基础上的发展。 【关键词】信息检索；检索模型；认知心理学；综述 一、引言 信息检索是寻找相关信息的过程，而检索过程始终都涉及相关性问题。相关性是信息需求内容与文献内容之间的一种关系，为了正确地解释检索过程，就必须给相关性一个合理的衡量。为此，人们提出了一系列检索模型，本文就讨论介绍了这些信息检索模型研究的进展。文中笔者将检索模型分为基于系统的检索模型、基于认知心理学的检索模型和基于本体的检索模型三大类。 二、基于系统的信息检索模型 在基于系统的检索模型中，可以分为逻辑模型、模糊模型、向量空间模型和概率模型。 1.逻辑模型及其发展 1957年，巴-希列尔（Y.Bar-Hille）提出布尔逻辑模型。布尔逻辑式构造简单，但其不易全面反映用户的需求，匹配标准存在某些不合理的地方，且检索结果不能按照用户定义的重要性排序输出，很难控制输出量的大小，对用户的素质有很高的要求。 为了克服传统布尔逻辑模型的一些缺陷，Waller和Kraft在1979年提出了加权布尔逻辑检索模型。加权布尔逻辑检索模型通过对标引词进行加权，解决了传统布尔逻辑检索模型的一些缺点，比如无法排序、不能区分检索词的重要程度，但同时也带来了一个问题，即布尔逻辑操作算符在不加权布尔逻辑查询情形下的许多算律（如交换律、结合律等）已不再成立。 在Waller和Kraft之后，Salton于1983年提出扩展布尔模型。扩展模型是传统布尔逻辑检索模型完全匹配的严格性和向量模型提问的无结构性的折中，在保持布尔逻辑检索的结构式提问的同时，也吸取了模糊检索和向量检索模型的长处。而且该模型中巧妙地引入了一个模型参数p，通过适当调节这个参数，Salton 模型可以分别表现为布尔模型、向量空间模型和模糊模型。 2.模糊模型及其发展 布尔模型和扩展的布尔模型主要是基于康托（Contor）的经典集合论，但经典集合论容不得模糊的概念，这对于信息检索过程中所存在的模糊性的解释造成一定的困难，用户对检索结果的满意程度也具有不确定性。为了解决这种模糊性引起的不确定问题，人们引入模糊集合理论来构建模糊集合模型。 模糊集合模型是基于美国自动控制专家扎得（L.A.Zadeh）的“模糊集合”理论，模糊检索将文献看成是与某提问在一定程度上相关，对于每一个标引词，都存在一个模糊的文献集合与之相关；对于某一给定的标引词，用隶属函数表示每一文献与该词相关的程度，即隶属度，其取值在[0，1]上。在模糊集合检索中，对于布尔模型的用户信息需求的处理通常是把表达用户需求的布尔逻辑式转换成析取范式的形式。基于模糊集合模型的检索结果是建立在文献集上的，且其隶属度就是文献集对用户提问的相关程度的模糊子集。但目前而言，还无法十分精
文本信息检索模型
文本信息检索模型 齐向华 (山西大学信息管理系 太原 030006) 【摘要】 介绍了目前流行的三种文本信息检索模型(布尔检索模型、概率推理模型、空间向量模型)的基本原理和各自较重要的实用系统,最后对三种模型的优缺点进行了比较。 【关键词】 文本信息 检索模型 文本信息检索是一个文本与用户提问比较的过程。在各种媒体的信息检索中,文本信息检索是信息用户最主要的需求,也是各类信息检索的基础。目前,主要有三种模型来描述这一过程,即布尔检索模型、概率推理模型、空间向量模型。在具体论述这三种检索模型之前,我们先说明在文本信息检索中所主要处理的问题,既下文所说的检索模型三要素。1 文本信息检索模型三要素 1.1 文本集 所谓文本集是指作为检索对象的检索单元的集合。早期文本信息检索基本局限于对二次文献的检索。众所周知,二次文献的建立是由标引人员手工对文献信息进行加工处理,给出检索标识的,其中最具代表性的是现今应用广泛的M A RC磁带。在这种处理过程中,标引的工作量很大,标引质量也因人而异,带有很大的局限性。随着大量且不断变化的各类信息的出现以及相关技术和硬件设备的发展,人们对全文检索系统的需求越来越大,对检索的要求也越来越高。全文检索系统是将全文信息作为检索对象,建立文本集,利用计算机抽取标识符,建立索引,再用全文检索技术实现检索。 1.2 用户提问 用户提交问题给检索系统,系统将其作为处理目标,搜寻文本集,得出相匹配的检索结果。用户的问题包括用户感兴感的关键词、自然语言、逻辑关系式等。 1.3 文本与用户提问相匹配 文本信息检索过程可以分为三步:首先,根据文本集,生成每一对象内容的表示;其次,根据用户提问,生成用户意见提问表示;最后,比较这两种表示,从文本集中选择最大匹配用户提问的对象。 2 布尔检索模型 2.1 基本原理 布尔检索模型是最早也是最简单的一种检索模型,其理论已基本成熟,过去以及现在的许多检索系统,特别是在我国,很多都是采用这种检索模型为工作原理的。 在布尔检索模型中,将用户提问表示成布尔表达式,使用逻辑运算符将提问词连接起来,其中每个提问词表达了用户的一个兴趣。其文档组织形式分为两种:顺排文档和倒排文档。顺排文档是检索系统的主文档,它是将规范化的文献记录顺序存储在存储介质(一般是磁带)上,数据量非常大,对它进行检索处理的算法以菊池敏典算法为代表;倒排文档是将文献记录中所有的检索点抽出,经过排序、整理后形成类似索引的文件,对它进行检索处理的算法以逆波兰算法为代表。检索时,检索系统将提问式与文档进行逻辑匹配操作,得出命中文献集合为检索结果。检索结果一般不进行相关性排序。 在检索策略的使用方面,以布尔逻辑为基础的文本检索系统可能提供位置检索、截断检索以及自然语言检索等检索手段。 除了传统的书目型检索系统外,目前有很多成功的全文检索系统也是采用布尔逻辑模型为其基本的检索技术的。 2.2 WA IS系统 1989年,由A pple Co mputer等美国四家公司联合开发了广域信息服务器WA IS,它是因特网上广泛使用的最强有力的全文检索系统。国际上一些著名的研究机构都采用W A IS建立了各自的全文数据库及检索系统。目前,采用WA IS系统在因特网上建立的全文数据库及检索系统有500多个,涉及到生物、天文、地理等各类信息。 WA IS系统软件在程序结构上由建立索引、实现检索和服务器三部分组成。建立索引时,首先对原始信息进行分析、抽提、整理、归纳,并建成字典库。根据字典库中的所有字、词,建立一个大的倒排档。然后,再根据不同的格式对原始信息集合抽提一个文档以及相应的标题、文字等信息,建立标题文件、资源描述文件、目录文件等多级索引结构。检索时,根据资源描述文件向服务器提交连接请求。 2.3 中文文本信息检索系统 中文信息检索的出现大约只有10年的历史,就信息检索技术而论还处于初期发展阶段,市场上已
计算机信息检索02139自考资料
第一章信息检索概述 1.信息检索：指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据信息用户的需要找出有关信息的过程。 2.根据检索手段的不同，信息检索可以分为手工检索、光盘检索、联机检索和网络检索。 3.信息检索的基本原理 通过对大量的、分散无序的文献信息是进行搜集、加工、组织、存储，建立各种各样的检索系统，并通过一定的方法和手段使存储与检索这两个过程所采用的特征标识达到一致，以便有效地获得和利用信息源。 4.信息检索语言 信息检索语言是人们在加工、存储和检索信息时用来描述信息内容和信息需求的词汇或符号及其使用规则构成的供标引和检索的工具。 5.五个信息检索阶段：手工检索、机械信息检索、脱机批处理检索、联机检索、网络信息检索，后三 者统称为计算机信息检索。 6.与手工检索相比，计算机信息检索的特点表现在： （1）速度快、效率高，仅几分钟就可以从成千上万条记录中找到所需信息； （2）检索范围广，可以迅速而方便地浏览相关学科或主题的所有数据库中的记录，在 网络中，几乎每一台个人计算机都可以成为信息源； （3）检索不受时空的限制，只要拥有相应的软件和硬件设备，就可以在任何地方借助 光盘和通信网络查询所需信息。 7.信息检索的模型：就是运用数学的语言和工具，对信息检索系统中的信息及其处理过程加以翻译和 抽象，表述为某种数学公式，再经过演绎、推断、解释和实际校验，反过来指导信息检索实践。 信息检索的三个经典模型是：布尔模型、向量空间模型和概率模型。 8.信息检索系统是具有信息存储和信息查询功能的一类信息服务设施。 9.信息检索系统是信息检索所用的硬件资源、系统软件以及信息资源集合的总和。 10.数据库由字段、记录和文档构成。 11.根据载体的不同，数据库可分为：联机数据库、光盘数据库和网络数据库三种。 12.信息检索系统评价的核心是检索性能评价。 13.检索性能评价：根据一定的评价指标对实施信息检索活动所取得的成果进行客观科学评价，以进一 步完善检索工作的过程。 评价检索效果的最主要的指标：查全率和查准率。 14.查全率 查全率是指检出文献中合乎需要的文献数量占数据库中存在的合乎该需要的所有文献的比例。 15.查准率 查准率是指检出文献中合乎需要的文献数量占检出文献全部数量的比例。 第二章网络信息检索的方法与技术 1.布尔逻辑检索的主要运算符 布尔逻辑检索的主要运算符有：逻辑与（“AND”）、逻辑或（“OR”）、逻辑非（“NOT”）。 它们分别代表的含义是：（1）逻辑“与”。表示检索结果中必须包含所有的检索词；（2）逻辑“或”。表示检索结果中只要包含任何一个检索词即可；（3）逻辑非。表示检索结果中一定不能出现“NOT”后面的检索词。 2.邻近检索 邻近检索是用一些特定的算符来表达检索词与检索词之间的顺序和词间距的检索。 3.短语检索：短语用“”表示，检索出与“”内形式完全相同的短语，以提高检索的精度和准确度， 因而也有人称之为“精确检索” 4.截词检索 是指在检索标识中保留相同的部分，用相应的截词符代替可变化部分。检索中，计算机会将所有含有相同部分标识的记录全部检索出来。截词符一般用“？”或“*”表示，但不同的数据库中有所差别。 常用的截词检索方法有前截词、中间截词和后截词。 5.在信息检索过程中，为了提高查全率或查准率，需要将检索范围限制在特定的字段中，即字段限制 检索。 6.模糊检索：模糊检索是指使用某一检索词进行检索时，能同时对该词的同义词、近义词、上位词、 下位词进行检索，以达到扩大检索范围、避免漏检的目的。
信息检索的概率模型-
信息检索的概率模型 一、综述 一、信息检索技术 由于以因特网为主体的信息高速公路的不断普及和发展，信息技术已经渗透到我们社会生活的各个角落，正以前所未有的速度和能力改变着我们的生活的工 作方式，我们真正处于一个“信息爆炸”的时代。一方面，因特网上面蕴含的海 量信息远远超过人们的想象；另一方面，面对信息的汪洋大海，人们往往感到束手无策，无所适从，出现所谓的“信息过载”和“信息迷向”的现象。于是一个 极富挑战性的课题：如何帮助人们有效地选择和利用所感兴趣的信息，尽量剔除不相关的信息。同时保证人们在信息选择方面的个人隐私权利？成为学术界和企 业界所十分关注的焦点。 随着在线文本的日益增多，其中包括新闻、电子杂志、电子邮件、技术报告、文档以及网上图书馆。如此众多的信息，仅仅依靠大脑来收集和整理所需要的信 息显然是不够的。所以，自动收集和整理所需要的各类信息成为信息产业面临新 的挑战和新的发展契机。根据不同的应用背景和不同的使用目的，信息处理技术已经演化信息检索、信息过滤、信息分类、问题回答等方向。 由于目前网上信息的表现形式大多数为文本，而且文本也是广大用户所习惯接收的形式。因此我们在下面主要讨论中文文本检索和相关的评价方案。 1、信息检索技术的发展 信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据 信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分，即从信息集合中找出所需要的信息的过程。 信息检索起源于图书馆的参考咨询和文摘索引工作，从19世纪下半叶首先开始发展，至20世纪40年代，索引和检索成已为图书馆独立的工具和用户服务 项目。1945年，Vannevar Bush的论文《就像我们可能会想的……》第一次提出 了设计自动的，在大规模的存储数据中进行查找的机器的构想。这被认为是现在信息检索技术的开山之作。进入50年代后，研究者们开始为逐步的实现这些设 想而努力。在50年代中期，在利用电脑对文本数据进行检索的研究上，研究者 1
《信息检索》
《信息检索》教学大纲 2001年7月 1、 开设系：经济信息管理系 2、 教学对象：本科学生 3、 教学目的：培养学生的信息查找能力与利用能力 4、 教学要求： 1、掌握信息检索的基本理论 2、学会手工检索及方法 3、掌握计算机检索的技术 4、学会光盘检索 5、学会网络检索 5、 教学课时及分配：总学时：54学时；其中授课： 36学 时；实习：12学时；机动：6学时 6、 考核：考试与平时考核相结合，考试占80%，平时占20%；试 卷结构：为填空题20空共20分，简答题6题共60分，计算题一 题20分 7、 教材：赖茂生、王延飞、赵丹群编著《计算机情报检 索》，北京大学出版社，1993年出版 8、 主要参考书目：符绍宏、雷菊霞、饶伟红编著《因特网 信息资源检索与利用》教材，黄瑞华主编《现代实用信息检 索》，苏新宁、邵波编著《信息传播技术》，徐进鸿等编著 《情报检索》教材，赖茂生、徐克敏等编著《科技文献检 索》，《情报理论与研究》期刊等 9、 讲授提纲：
第1章 信息检索概述（3学时） 第1节 信息检索原理 1、 信息检索的概念与分类 2、 信息检索的作用 3、 信息检索的基本原理 第2节 信息检索系统 1、 信息检索系统的概念与分类 2、 计算机检索系统的构成 第3节 检索语言 1、 检索语言的概念与作用 2、 分类检索语言 3、 主题检索语言 4、 分类主题一体化语言 5、 自然语言与规范语言的分析 第4节 信息检索发展概况 第2章 手工检索（6学时） 第1节 检索工具 1、 检索工具的概念和作用 2、 类型 3、 内容结构 第2节 手工检索步骤 1、 文献信息检索的步骤 1、 分析研究课题 2、 选择检索工具 3、 确定检索方法
信息检索检索 向量空间模型
信息检索检索向量空间模型 一：算法描述 在文本挖掘、搜索引擎应用中,文本的特征表示是挖掘工作的基础,它对文本进行预处理,抽取代表其特征的元数据,这些特征可以用结构化的形式保存,作为文档的中间表示形式。向量空间模型(VectorSpaceModel)是近年来应用较多的文本特征表示方法之一,它是由GerardSlaton等人在1958年提出并发展起来的,是一个关于文献表示的统计模型,具有较强的可计算性和可操作性,已经被广泛地应用于文本检索、自动文摘、关键词自动提取、文本分类和搜索引擎等信息检索领域的各项应用中,并且取得了较好的效果。 文献(document):泛指各种机器可读的记录,可指一篇文章或一个网页,也称为文档。 项(term):亦称索引项,是用来标引被检索内容的关键词等。 项的权重(termweight):对于有n个不同的项的系统,文献D=(t1,t2,,,tn),项 tk(1[k[n)常常被赋予一个数值Wk,表示它在文献中的重要程度,称为项tk的权重。 相似度（Similarity）：指两个文档内容相关程度的大小。 确定权重的方法是运用TF-IDF公式,即Wik=tfik/dfk=tfik*idfk,其中tf ik 为特征项Tk在文档Di中的出现频率,称为项频率; dfk则是文档集D中出现特征项Tk 的文档的数量,称为文档频率; idfk为dfk的倒数,称为反转文档频率。
相似度是一个函数，它给出两个向量之间的相似程度。常用的方法有：内积(Inner Product)、余弦(Cosine)。 对于二值向量, 内积是查询式中的词项和文档中的词项相互匹配的数量；对于加权向量, 内积是查询式和文档中相互匹配的词项的权重乘积之和。 余弦相似度计算两个向量的夹角，余弦相似度是利用向量长度对内积进行归一化的结果。 二：数据描述 建立10至15个文件，输入文档集，以供检索。 三：算法参数 文件、项的权重、tf ik、dfk、idfk、相似度 四：实验流程 1.输入文档集； 2.计算词项的特征权重； 3.输入要查询的内容； 4.计算余弦相似度； 5.根据相似度排序，找出相似的文档。
(完整版)信息管理学基础习题,重点
信息管理学基础第一章信息与信息管理 一、教学目的 掌握信息、信息管理等基本概念，了解信息的特征及分类，关注信息化对社会经济发展的重要作用，明确信息管理的内容及任务，掌握信息管理的沿革及发展。 二、教学内容 1．信息、信息管理等基本概念 2．信息特征、性质、分类 3．信息化的内容特征及重要作用 4．信息管理的对象、内容、目标和任务 5．信息管理的沿革与发展 三、本章重点 1．信息、信息管理等基本概念 2．信息化的层次、阶段 3．信息管理的内容任务 4．信息管理的发展历程 【重要概念】 信息知识负熵语法信息语用信息语义信息信息流社会信息化 信息社会GII “三金”工程信息管理文件管理信息资源管理知识管理 【简答】 １、如何理解通讯领域信息的含义？ ２、简述数据、信息、知识之间的关系。 ３、简述信息的特征和分类。 ４、试分述信息管理四个典型阶段。 【本章知识点】 １、信息、信息管理等基本概念。 ２、信息特征、性质、分类。 ３、信息化的内容特征及重要作用。
４、信息管理的对象、内容、目标和任务。 ５、信息管理的沿革与发展。 信息管理学基础第二章信息交流思考习题 一、教学目的 掌握信息交流的条件和要素、掌握信息交流传播过程的栈交流，了解信息的社会代理交流，掌握信息传递的基本规律，理解信息交流的实现机制。 二、教学内容 1．信息交流概念、信息交流行为 2．信息交流的基本条件和要素 3．信息交流传播的模式和特征 4．信息的社会代理交流过程，信息栈和栈交流 5．信息传递的基本规律 6．信息交流的实现与障碍 三、本章重点 1．信息交流的条件要素 2．栈交流 3．信息守恒原理、信息扩散原理 4．信息交流的实现机制 【简答】 １、简述信息交流的含义与特征。 ２、理解信息交流与认识过程。 ３、信息交流有哪些条件和要素。 ４、怎样理解信息交流与传播中的栈以及信息交流传递中的代理。 ５、简述S、R、T信息守恒的含义。 ６、了解信息扩散原理的内容。 ７、简述两种信息变异的形式和原因。 【本章知识点】
信息检索原理与技术考试大纲重点整理
信息检索原理与技术考试大纲重点整理
序移动，是一次、二次、三次文献信息的演变过程。对于“文献信息链”的研究，有利于从整体的角度了解文献信息的有序化、动态性特征，从而探索文献信息的产生、演变规律及其结构形态。 （1）信息检索：广义理解分为信息的存储与检索。信息的存储主要包括在某一专业领域范围内的信息选择的基础上对信息的内外特征进行描述、加工并使其有序化，形成信息集合。信息的检索是指借助一定的设备与工具，采用一系列方法与策略从信息集合中查询所需的信息。狭义的信息检索仅指该过程的后一部分。存储是检索的基础、检索是存储的反过程。信息检索的本质是用户的信息需求和一定的信息集合的匹配。 （2）信息检索系统：指为了满足用户的信息需求而建立的存储，经过加工了的信息集合，拥有一定的输入、匹配、输出的技术设备，提供一定的检索服务功能的一种相对独立的实体。 （3）信息检索入口：又称检索点或检索知识，是指用以标识信息的外部特征和内容特征的属性值的集合。检索知识包括主题词、分类号、著者、标题、机构、代码等。 （4）信息检索的一般原理：P7 （5）检索系统由物理构成（硬件、软件和数据库）和逻辑构成（文献与数据的选择与抽取子系统、词表子系统、标引子
系统、查询子系统、用户与系统交互子系统、匹配子系统）（6）检索工具的构成：编辑说明与凡例、分类表与主题表、正文、辅助索引、资料来源目录与附录。 （7）检索系统的功能：报道功能、存储功能、检索功能。（8）信息检索理论：标引理论、检索模型、检索结果的可视化。 （9）现代信息检索技术与方法：全文检索、多媒体检索、超文本及超媒体检索、联机检索、网络信息检索、智能检索、跨语言检索、跨平台检索。 第2章信息检索模型 （1）最初的信息检索模型是以数学知识为基础的原因：第一，数学是个有几千年历史的学科，被大家所熟知，并且通俗易懂。第二，人们的信息有很大的模糊性，甚至用文字不能表达，而文字具有很大程度的抽象性和概括性，这样就很容易表达出人们信息检索的需求，能够很方便快捷地组建信息检索模型。 （2）信息检索模型的类型：P18 （3）布尔检索模型：采用布尔代数和集合论的方法，用布尔表达式表示用户提问，通过对文献标识与提问式的逻辑运算来检索文献。 （4）布尔逻辑运算符：逻辑与（AND）、逻辑或（OR）、逻
信息检索论文-文本表示模型
文本表示模型 摘要：在互联网越来越发达的时代，如何从中快速有效地搜集信息，成为一个亟待解决的问题。而信息检索的一个关键就是建立高效的文本表示模型。本文主要讨论了信息检索、三种传统文本表示模型、及其中出现的问题。 关键词：信息检索向量空间模型语义信息损失智能化检索 如今我们搜索网络，大部分是要查找一些相关资料。而网上信息相对十分庞杂，如何能快速有效地搜索出有用的信息，还亟待研究。 信息检索 一个文本信息检索系统的功能通常定义为：帮助用户找到他所需要的相关文本信息。文本检索系统一般不直接提供针对查询的答案，而是和查询相关、可能包含答案的文本，需要用户从这些文本中进一步寻找需要的信息。通常认为信息检索系统事实上是智能完整问答系统的中间环节。 信息检索基本原理是，用户通过一系列关键词来阐明自己的信息需求，信息检索则检索与用户查询最为匹配的文献，同时借助某种相关性指标对检索出的文献行排序。由此可以看出，信息检索由以下几部分组成： (1)用户的需求表示。包括用户查询信息的获取与表示。 (2)文档的表示。即文档内容的识别和表示，包括结构、语义内容和上下文属性。 (3)匹配机制。包括用户的需求表示和文档的表示之间的查询机制、文档和用户需求 之间的相关性排序准则和函数表示，其中相关性排序准则是决定信息检索模型的重 要因素，它决定了信息检索系统的基本性能。 (4)反馈修正。根据检索结果对查询表示进行扩充与优化，以提高系统性能。 其中文本内容的分析是智能信息检索研究中很重要的部分。探索对文本内容准确的“理解”和“挖掘”具有重要的理论研究意义和广阔的应用前景。信息检索一个关键的问题就是，如何建立一个高效的文本表示模型。 信息检索的发展 20世纪60年代中期以来，人们提出了大量的信息检索模型。自最初为一些较小和较为结构化文档(如文献记录，包括题目、作者和主题词等)所设计的特殊模型，发展到现在具有较强理论基础和能处理多种文档格式的模型。当前的信息检索模型能够处理具有复杂内部结构的文档，并且一般都具有学习和利用相关反馈进行查询优化等功能，使得系统性能大大提高。 20世纪70年代，文本检索引入了布尔方法、向量空间模型、基于贝叶斯统计的布尔方法和简单概率模型；20世纪80年代，在新的人工智能技术的发展同时，产生了一些模拟专业文献搜集者和领域专家的专家系统，使用对用户建模以及自然语言处理等技术来辅助用户和文档的表示，并且产生一些研究用的原型系统(如潜在语义索引模型)。 20世纪90年代，当研究者们认识到了创建领域知识库的困难之后，研究者们试图采用新的机器学习技术用于信息分析，如神经网络、遗传算法、Bayes推理网络等。20世纪90年代中期之后，随着搜索引擎的普及以及网络Spider、索引、超链分析等技术的发展，文本检索已经成为更新、更强大的用于网络内容的搜索工具。
几种信息检索模型比较解读
几种信息检索模型比较 摘要：对信息检索模型研究的主要内容和构建策略进行了描述，给出了几种常用的信息检索模型相关性算法，分析了它们的优缺点，并就存在的问题进行了探讨，总结了信息检索模型的研究现状和发展趋势。 关键词：信息检索模型；相关性；查询；搜索引擎 Abstract:This article described the main contents and the construction strategy of the models of information retrieval,demonstrated a lot of methods in common usages,which is to calculate the model of information retrieval.And in this article,the advantages and disadvantages were analyzed,the problems that is still existing have been researched.In addition,the current situation of this research and the development tendency of the model of information retrieval were deeply summarizad in this article. Keywords:Information retrieval models;Relativity;Inquiry;Search engine 当前，随着互联网的普及和网上信息的爆炸式增长，信息检索系统及其核心技术搜索引擎的性能和效率问题已成为人们研究和关注的焦点。影响一个搜索引擎系统的性能有很多因素，但最主要的是信息检索模型，其研究内容包括文档和查询的表示方法、评价文档和用户查询相关性的匹配策略、查询结果的排序方法和用户进行相关度反馈的机制。本文从研究文档与用户查询“相关性”匹配的角度出发，对信息检索模型研究的主要内容和构建策略进行了详细的描述，并给出了几种常用的信息检索模型相关性算法，分析了它们的优缺点及存在的问题，总结了当前信息检索模型的研究现状和发展趋势，其目的在于提高信息检索、查询的性能和效率。 一、构建信息检索模型的策略 当前，构建信息检索模型的主要策略有以下两个： （一）通用的信息检索模型
信息检索考试要点讲解
信息检索考试要点（Word版） 考试题型： 考试分试卷一，试卷二两部分， 试卷一：（客观题80分） （一）单选（20题，20分） （二）多选（20题，40分） （三）判断（20题，20分） 试卷二：（20分） （四）填空题（20空，10分） （五）实务题 1、写检索式（三题，6分） 2、调整检索策略（4分）
第一章绪论 信息素质：在信息化时代，人们认识、利用和创造信息的品质与素养，它是创新人才应具备的素质。 信息素质由信息意识、信息知识、信息能力和信息道德素质四部分构成。 信息：是自然界、人类社会以及思维活动中普遍存在的现象，是一切事物自身存在方式以及它们之间相互关系、相互作用等运动状态的表达。 信息具有客观性、时效性、共享性、价值性、传递性、开发性 知识：是人们在改造世界的实践中所获得的认识和经验的总和，是人的大脑通过思维重新组合的系统化的信息集合。 知识具有意识性、信息性、实践性、规律性、继承性、渗透性 情报：是为了解决一个特定的问题所需要的激活了、活化了的特殊知识或信息。 情报具有知识性、传递性和效用性三个基本属性。 文献：凡是记录有信息或知识的一切载体均为文献。 文献具有三个基本功能：存贮知识、传递信息和交流信息；四个基本要素：知识内容、记录符号、物质载体和记录手段。 文献信息资源类型划分标准： 一、按物质载体和记录形式划分
类型1)印刷型 载体纸张等 记录手段手写、印刷、打印、复印 种类图书、报刊、特种资料等 优点便于阅读及广泛流传，成本低 缺点存储密度低，所占空间大，保管耗较多人力物力，难于实现自动化 类型2)缩微型 载体感光材料 记录手段缩微拍摄 种类缩微平片、缩微胶卷、全息胶片 优点体积小，存储密度高，成本低，传递较为方便 缺点不能直接阅读，需要借助于缩微阅读机，存储要求较高 类型3)声像型 载体磁性、感光材料 记录手段机械装置输入 种类唱片、录音带、录像带、光盘等 优点高密度存储，直观、真切，图文并茂，制作快 缺点不能直接阅读，需要先进的技术设备，制作成本稍高
计算机信息检索02139自考资料
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第一章信息检索概述 1.信息检索：指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据信息用户的需要找出有关信息的过程。 2.根据检索手段的不同，信息检索能够分为手工检索、光盘检索、联机检索和网络检索。 3.信息检索的基本原理 经过对大量的、分散无序的文献信息是进行搜集、加工、组织、存储，建立各种各样的检索系统，并经过一定的方法和手段使存储与检索这两个过程所采用的特征标识达到一致，以便有效地获 得和利用信息源。 4.信息检索语言 信息检索语言是人们在加工、存储和检索信息时用来描述信息内容和信息需求的词汇或符号及其使用规则构成的供标引和检索的工具。 5.五个信息检索阶段：手工检索、机械信息检索、脱机批处理检索、联机检索、网络信息检索，后 三者统称为计算机信息检索。 6.与手工检索相比，计算机信息检索的特点表现在： （1）速度快、效率高，仅几分钟就能够从成千上万条记录中找到所需信息； （2）检索范围广，能够迅速而方便地浏览相关学科或主题的所有数据库中的记录，在网络中，几乎每一台个人计算机都能够成为信息源； （3）检索不受时空的限制，只要拥有相应的软件和硬件设备，就能够在任何地方借助光盘和通信网络查询所需信息。 7.信息检索的模型：就是运用数学的语言和工具，对信息检索系统中的信息及其处理过程加以翻译 和抽象，表述为某种数学公式，再经过演绎、推断、解释和实际校验，反过来指导信息检索实践。 信息检索的三个经典模型是：布尔模型、向量空间模型和概率模型。 8.信息检索系统是具有信息存储和信息查询功能的一类信息服务设施。 9.信息检索系统是信息检索所用的硬件资源、系统软件以及信息资源集合的总和。 10.数据库由字段、记录和文档构成。 11.根据载体的不同，数据库可分为：联机数据库、光盘数据库和网络数据库三种。 12.信息检索系统评价的核心是检索性能评价。 13.检索性能评价：根据一定的评价指标对实施信息检索活动所取得的成果进行客观科学评价，以进 一步完善检索工作的过程。 评价检索效果的最主要的指标：查全率和查准率。 14.查全率 查全率是指检出文献中合乎需要的文献数量占数据库中存在的合乎该需要的所有文献的比例。 15.查准率 查准率是指检出文献中合乎需要的文献数量占检出文献全部数量的比例。 第二章网络信息检索的方法与技术 1.布尔逻辑检索的主要运算符 布尔逻辑检索的主要运算符有：逻辑与（“AND”）、逻辑或（“OR”）、逻辑非（“NOT”）。 它们分别代表的含义是：（1）逻辑“与”。表示检索结果中必须包含所有的检索词；（2）逻辑“或”。 表示检索结果中只要包含任何一个检索词即可；（3）逻辑非。表示检索结果中一定不能出现“NOT” 后面的检索词。 2.邻近检索 邻近检索是用一些特定的算符来表示检索词与检索词之间的顺序和词间距的检索。 3.短语检索：短语用“”表示，检索出与“”内形式完全相同的短语，以提高检索的精度和准确度， 因而也有人称之为“精确检索” 4.截词检索 是指在检索标识中保留相同的部分，用相应的截词符代替可变化部分。检索中，计算机会将所有含有相同部分标识的记录全部检索出来。截词符一般用“？”或“*”表示，但不同的数据库中有所差别。 常见的截词检索方法有前截词、中间截词和后截词。 5.在信息检索过程中，为了提高查全率或查准率，需要将检索范围限制在特定的字段中，即字段限 制检索。 6.模糊检索：模糊检索是指使用某一检索词进行检索时，能同时对该词的同义词、近义词、上位词、