信息检索与利用综述课件
二、利用超星数字图书馆查找本课题相关的图书。
（1）检索工具：超星数字图书馆
三、利用一站式读秀学术搜索查找本课题相关的图书。
（1）检索工具：一站式读秀学术
3.2 中文数据库检索
3.2.1中国期刊全文数据库(CNKI)
在高级检索的单片机课程设计字段所得结果的基础上，选用"作者单位" = 重庆大学，得到 2 篇文献。任选2篇文献改写成标准参考文献格式：
参考文献格式：《System-on-Chip Design and Implementation》作者:Brackenbury, L. E. M.; Plana, L. A.; Pepper, J.
ISSN:0018-9359
页数:10
2）高级检索截图：
3）在检索结果中选择1篇改写为标准参考文献格式：
[3-channels data acquisition system based on single-chip-microcomputer used in the measurement of coronary sinus blood flow].
２、利用石河子大学整合检索查找自选课题文献。
3.5 互联网信息资源检索和文献传递系统利用
１、任选Google或百度，利用逻辑算符和以下字段算符构建策略，
２、利用新疆兵团NSTL服务站点查找自选课题文献。http://202.201.163.19 ，
检索结果（截图，包括注册用户名和传递2篇文献的文献订购号、文
4、综述（1000字以上）
单片机（Microcontrollers）是一种集成电路芯片，是采用超大规模集成电路技术把具有数据处理能力的中央处理器CPU、随机存储器RAM、只读存储器ROM、多种I/O口和中断系统、定时器/计数
文献期刊数据库的检索及应用策略
摘要 当今社会，科学技术的发展日新月异。人类社会由工业经济社会时代向知识经济社会时代飞速发展，人们的生活越来越依赖于知识和信息。知识引起的文献总量和各类信息的快速增加，使人们不得不面对海量的文献资料和各类信息。如何将这些文献资料和信息有序地组织起来，在需要的时候迅速地查找出来，如何编制适应用户需要的检索工具来达到这一目的，这是知识时代人们面临的核心问题。如何应用文献期刊数据库来检索信息是信息检索需要掌握的方法、技巧和基本功。 关键词文献期刊；数据库；检索；应用 文献期刊数据库是目前国内外文献数据库建设的重点，是用特定符号记录知识载体的总称。承担汇集、传承人类文化知识的文献在信息时代，已成为当代社会不可或缺的重要资源。文献信息检索的对象是文献检索的目的，是得到个人所需有用信息的重要手段和特殊工具。如果说文献信息资源是一座巨大的知识宝库，检索工具就是开启宝库的钥匙。掌握检索工具的使用方法和技巧，是信息检索必备的基本功。 文献检索的基本原理是通过对大量分散无序的文献信息进行搜集、加工组织、存储建立各种检索系统，并通过一定的方法和手段使存储与检索采用的特征标识匹配获得和利用信息源。检索工具是人们查找所需文献时必须利用的各种工具。一般分为手工检索工具和机械检索（计算机检索）工具两种。 手工检索工具系指各种目录、文摘和索引等。人们直接利用这些工具进行检索的方式称为手工检索方式。利用穿孔卡片、光电检索系统、特别是电子计算机检索系统的技术设备而进行的检索行为称为机械检索。手工检索是机械检索（计算机检索）的基础，机械检索（计算机检索）是手工检索的发展。从检索原理来看，手检与机检并无差别。在检索进行之前都要进行检索课题的分析，检索工具（文摘或文档）的选用根据检索课题的要求制定检索策略，选择检索途径和检索方法，然后才能进行检索操作。 文献期刊数据库的主要功能概括为信息检索功能，如何运用文献期刊数据库检索出相关文献，正确利用检索策略是非常重要的。检索策略是计算机文献检索中必要的方法和步骤。目的在于查全、查准数据库中的专题文献。因此，它是决定检索效果的关键。在明确检索课题和检索目的后，合理选择检索途径和检索项，将检索课题转换成逻辑表达式（提问式）。计算机检索系统根据表达式规定的检索词之间的逻辑关系进行匹配检索命中的输出即为检索结果。
信息检索与利用期末复习
《信息检索与利用》考试题型说明： 一、判断题（1×10） 二、单选题（1×20） 客观题要涂答题卡。 三、填空题（2×5） 四、简答题（12×3） 五、实践题（12×2） 信息检索与利用客观复习题 一、判断题 1.在构建关键词时，我们尽量不要用自然语言，而要从自然语言中提炼关键词。 （对） 2.在信息检索时查询词表述准确是获得良好搜索结果的必要前提。（对） 3.目前的搜索引擎能很好的处理自然语言。（错） 4.用户可以通过Google图书搜索在线阅读任何一本搜索到的图书。（错） 5.二次检索是指在第一次检索结果不符合要求时，重新选择检索条件再次进行检 索。（错） 6.解决读者需求的无限性和馆藏的有限性的矛盾，唯一有效的方法就是在图书馆 间建立合作机制，实现资源共享。（对） 7.关键词语言的最大优点是能用计算机进行自动抽词标引，它适合于计算机自动 编制各种类型的词索引。（对） 8.信息素养由信息意识、信息能力、信息道德三个方面内容构成，其中，信息道 德是前提，信息能力是保证，信息意识是准则。（错） 9.搜索引擎与普通网站不同的是提供一个包含搜索框的页面，它不是一个WWW网 站。（错）
10.用搜索引擎google检索专利和期刊的全文比用中国国家知识产权局专利数据 库、《维普中文科技期刊数据库》等数据库的查全率和查准率都要高。（错）11.GB/T 16159-1996，汉语拼音正词法基本规则［S］．北京：中国标准出版社， 1996．该文献类型为标准文献。（对） 12.在搜索引擎中输入“项目管理”和输入““项目管理””检索结果是不一样 的。（对） 13.在搜索引擎中常用的截词符是星号“*”，通常使用右截断。如输入comput*， 将检索出computer、computing、computerized等词汇。（对） 14.通用搜索引擎，如google、baidu、bing、yahoo，并不能囊括所有的网页。（对） 15.不同类型的搜索引擎对同一个主题进行搜索会得到不同的结果。（对） 16.一次文献是指原始创作，即作者以本人的研究成果为基本材料而创作（或撰写） 的文献，主要包括期刊论文、专利说明书、会议论文、科技报告和学位论文等。 （对） 17.从一次文献、二次文献到三次文献，是文献从无序到有序、从无组织到系统化 的过程。（错） 18.题录、目录属于一次文献；期刊论文属于二次文献。（错） 19.关键词和主题词都是表征文献实质性内容的词汇，前者是经过词表规范的，后 者是未经过词表规范的自由词。（错） 20.利用某个图书馆的书刊目录查询系统（OPAC），可以了解该图书馆收藏有哪些印 刷型图书和期刊。（对） 21.截词检索相当于用逻辑“或”扩展检索的范围，可以提高检索的查全率。（对） 22.将“红外线”扩展成“远红外线”和“近红外线”运用了上下位概念扩展法。 （对）、
文本情感分析综述
文本情感分析综述? 赵妍妍+, 秦兵, 刘挺 (哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心, 黑龙江哈尔滨 150001) A Survey of Sentiment Analysis * ZHAO Yan-Yan+, QIN Bing, LIU Ting (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: Phn: +86-451-86413683 ext 800, E-mail: zyy@https://www.360docs.net/doc/7a7411806.html, Abstract: Sentiment analysis is a novel research topic with the quick development of online reviews, which has drawn interesting attention due to its research value and extensive applications. This paper surveys the state-of-the-art research on sentiment analysis. First, three important tasks of sentiment analysis are summarized and analyzed in detail, including sentiment extraction, sentiment classification, sentiment retrieval and summarization; then the evaluation and corpus for sentiment analysis are introduced; finally the applications of sentiment analysis are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field, making detailed comparison and analysis. It is expected to be helpful to the future research. Key words: sentiment analysis; sentiment extraction; sentiment classification; sentiment retrieval and summarization; evaluation; corpus 摘 要: 文本情感分析是随着网络评论的海量增长而迅速兴起的一个新兴研究课题,其研究价值和应用价值受到人们越来越多的重视.本文对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为三项主要任务,即情感信息抽取,情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.文本重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括,比较和分析,以期对后续研究有所助益. 关键词: 文本情感分析;情感信息抽取;情感信息分类;情感信息的检索与归纳;评测;资源建设 中图法分类号: TP391文献标识码: A 随着Web2.0的蓬勃发展,互联网逐渐倡导“以用户为中心,用户参与”的开放式构架理念.互联网用户由单纯的“读”网页,开始向“写”网页、“共同建设”互联网发展,并由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息迈进.因此,互联网(如:博客和论坛)上产生了大量的用户参与的,对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息.这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如“喜”、“怒”、“哀”、“乐”,和“批评”、“赞扬”等.基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论,来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法.由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验,这类评论信息迅速膨胀,仅靠人工的方法难以应对网上海量信 ?Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60803093, 60975055 (国家自然科学基金) and the “863” National High-Tech Research and Development of China via grant 2008AA01Z144(863计划探索类专题项目)
信息检索的作用和重大意义(精)
信息检索的作用和重大意义 作者: 序言: 信息获得能力是现代社会人才素质的基本要素,也是人才竞争优势的重要体现.信息检索作为人类获得信息的主要手段与技术,在人类的知识传播和科学研究中具有承上启下的作用,是人类知识组织的超连接.近年来,随着社会政治经济的飞速发展,尤其是互联网技术的应用与发展,信息的增长与传播速度达到了前所未有的高度,也正因为如此,信息检索的作用也更显凸显. 网络的发展与普及在为人类获取带 来了新的困难.信息资源的不断丰富,给人门在信息的海洋中选择获取信息带来了比以前更大的难度,不仅要检索,还要检索与挖掘;信息发布的媒介类型的多样化使信息的冗余度越来越高;手工检索技术,数据库检索技术和网络搜索技术等的不断涌现与发展为检索者提出了计算机知识,专业知识以及检索知识的更高要求;网络搜索技术的不完善也使得检索结果往往难以满足用户的需求,检索结果往往非常庞大,以至于用户在浏览结果信息时要花大量的时间,违背了检索的基本目的;同时,网络信息资源的生命期越来越短,更越来越快……这些都使得人们在现代社会中获得能满足自己有用的信息越 来越困难.网络的发展对人类信息的饿获取来说是一把双刃剑,其实更多的体现在其负面性方面. 为了满足现代社会信息活动不断发展变化的需要,为了提高人们信息获得的而推出了<<信息检索与利用教程>>. 21世纪是人类全面进入知识经济和实现社会,经济信息化的时代,信息素质将成为衡量人才素质的重要标准.新世纪所需人才的各种素质与能力都有赖于全面信息素质的培养,包括:信息基本知识理论素质的培养,信息能力(对信息的搜集和获取,加
工处理,组织管理,分析评价,思维创新与交流的提高和信息意识的增强.其中特别是信息意识对人的信息能力 具有重要的制约作用.信息检索与利用课是目前高校对学生实行信息教育的唯一途径,传统文献检索课在教学内容,手段,教学管理,教师素质等方面与学生信息能力,信息素质的培养存在着较大的差距,因此必须改变传统的教学,对学生进行全面的信息素质教育,以适应新形势的要求,信息检索与利用教材的创新是势在必行. 1、有利于减少课题的重复研究、提高 科研成功率 任何科学研究都是在继承前人的知识后有所发明、有所创新的。也就是说,每个人都把前人认识事物的终点作为继承探索的起点。任何人从事某一特定领 域的学术活动,或开始做一项新的科研工作,都要花费大量的时间,对有关文献进行全面的调查研究,模清国内外是否有人做过或者正在做同样的工作,取得了一些什么成果,尚存在什么问题,以便借鉴、改进和部署自己的工作。 我们知道,科学技术的发展具有连续性和继承性,闭门造车只会重复别人的劳动或者走弯路。比如,我国某研究所用了约十年时间研制成功“以镁代银”新工艺,满怀信心地去申请专利,可是美国某公司早在20世纪20年代末就已经获得了这项工艺的专利,而该专利的说明书就收藏在当地的科技信息所。科 学研究最忌讳重复,因为这是不必要的浪费。在研究工作中,任何一个课题从选题、试验直到出成果,每一个环节都离不开信息。研究人员在选题开始就必须进行信息检索,了解别人在该项目上已经做了哪些工作,哪些工作目前正在做,谁在做,进展情况如何等。这样,用户就可以在他人研究的基础上进行再创造,从而避免重复研究,少走或不走弯路。 例如,日本高能物理研究所,由于检索和利用国外的情报资料,研制成功的第一台高能加速器的投资为40亿美元,仅为国外同类投资的50%。又如,
《信息检索与利用》期末复习1
《信息检索与利用》期末复习 试题题型 一、填空题（每空3分，共15分） 二、选择题（每题3分，共30分） 三、判断题（每题3分，共30分） 四、简答题（共25分） 1．（12分） 2．（13分） 复习题 第一章信息资源检索基础知识 一、填空题 1．___________________________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 2．___________________________是在改造客观世界的实践中获得的对客观事物存在和运动规律的认知和总结，是人的大脑通过思维重新组合的系统化的信息的集合。知识 3．___________________________是人们用来解决特定问题所需要的、经过激活过程活化了的具有使用价值的知识或信息。情报 4．___________________________是在存储检索利用或传递记录信息的过程中，可作为一个单元处理的，在载体内、载体上或依附载体而存有信息或数据的载体。文献 5．___________________________是指在国内外学术或非学术会议上发表的论文或报告。会议文献 6．___________________________是高等院校和科研机构的毕业生为获取各级学位在导师指导下撰写和提交和科学研究、科学实验的书面报告。学位论文 7．___________________________是对文献内容和形式特征进行选择和记录的过程。著录8．___________________________是指特定的数值型数据为对象的检索。数据检索 9．___________________________是指以特定的事实为目标的检索。事实检索 10．事实与数据检索工具主要依靠各类___________________________完成各种数据或事实的查询。参考工具书 11．按照结构原理，信息检索语言可以分为_____________________、____________________、
文本意见挖掘综述
第22卷 第3期2008年5月 中文信息学报 J OU RNAL OF CH IN ESE IN FORMA TION PROCESSIN G Vol.22,No.3May ,2008 文章编号:100320077(2008)0320071210 文本意见挖掘综述 姚天 1 ,程希文2,徐飞玉2,汉思?乌思克尔特2,3,王睿3 (1.上海交通大学计算机科学与工程系,上海200240;2.德国人工智能研究中心,德国萨尔布吕肯 D 266123;3.德国萨尔州大学计算语言学系,德国萨尔布吕肯D 266041) 摘 要:意见挖掘是针对主观性文本自动获取有用的意见信息和知识,它是一个新颖而且十分重要的研究课题。这种技术可以应用于现实生活中的许多方面,如电子商务、商业智能、信息监控、民意调查、电子学习、报刊编辑、企业管理等。本文首先对意见挖掘进行了定义,然后阐述了意见挖掘研究的目的,接着从主题的识别、意见持有者的识别、陈述的选择和情感的分析四个方面对意见挖掘的研究现状进行了综述,并介绍了几个成型的系统。此外,我们针对汉语的意见挖掘做了特别的分析。最后对整个领域的研究进行了总结。关键词:计算机应用;中文信息处理;意见挖掘;主观性文本;综述中图分类号:TP391 文献表示码:A A Survey of Opinion Mining for T exts YAO Tian 2fang 1 ,CH EN G Xi 2wen 2 ,XU Fei 2yu 2 ,Hans USZKOREIT 2,3 ,WAN G Rui 3 (1.Dept.of Computer Science and Engineering ,Shanghai Jiao Tong University ,Shanghai 200240,China ; 2.German Research Center for Artificial Intelligence ,Saarbr cken D 266123,Germany ; 3.Dept.of Computational Linguistics ,Saarland University ,Saarbr cken D 266041,G ermany ) Abstract :Opinion Mining is a novel and important research topic ,aiming to automatically acquire usef ul opinioned information and knowledge in subjective texts.This technique has wide and many real 2world applications ,such as e 2commerce ,business 2intelligence ,information monitoring ,public 2opinion poll ,e 2learning ,newspaper and publica 2tion compilation ,business management ,etc.In this paper ,we give a definition for opinion mining and then describe the motivation of this research.Afterwards ,we present a survey on the state 2of 2the 2art of opinion mining on top of four subtasks :topic extraction ,holder identification ,claim extraction and sentiment analysis ,followed by an over 2view of several existing systems.In addition ,specific analysis on Chinese Opinion Mining is performed.Finally ,we provide the summarization of opinion mining research. K ey w ords :computer application ;Chinese information processing ;opinion mining ;subjective texts ;survey 收稿日期:2007206211 定稿日期:2007209229基金项目:国家自然科学基金资助项目(60773087) 作者简介:姚天 (1957—),男,博士,副教授,主要研究方向为意见挖掘、信息抽取、机器学习等;程希文(1980—),女,硕士,助理研究员,主要研究方向为意见挖掘,信息抽取等;徐飞玉(1969— ),女,博士,高级软件工程师,项目经理,主要研究方向为意见挖掘、信息抽取、机器学习等。 1 意见挖掘的定义 近年来,对描述非事实(Non 2fact ual )的主观性 文本(Subjective Text s )处理方面的研究十分活跃,主要的特点是对基于断言(Allegations )或评论(Comment s )的文本进行处理,此类文本内容包含 有个人、群体、组织等的意见(Opinions )、情感(Feel 2 ings )和态度(Attit udes )等。其中对意见型的主观性文本进行研究形成了一个新颖而且十分重要的研究课题—意见挖掘(Opinio n Mining )。主观性文本是相对于客观性文本而言的一种自然语言文本表达形式。它主要描述了作者对事物、人物、事件等的个人(或群体、组织等)想法或看法。
文本挖掘
文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理
江南大学--信息检索-练习
信息检索练习 一、名词解释20 1．数据库 2．分类法 3．检索标识 4．布尔逻辑算符 二、单选题 20 1．以下属于从文献的内容特征查找文献的途径是：（） A 题名途径 B 著者途径 C 分类途径 D 号码途径 2．“利用英汉词典查找一个英文单词”属于：（） A 文献检索 B 数据检索 C 事实检索 D 文摘检索 3．利用CNKI网站中的《中国学术期刊全文数据库》检索“江南大学某位教师撰写的有关项目工程管理方面的论文”，涉及到的检索途径有（） A 关键词、作者、机构、二次检索 B 关键词、篇名、机构 C 篇名、作者、机构 D 篇名、作者、机构、二次检索 4．以下哪一种是学术类搜索引擎？（） A Google B 雅虎 C 百度 D Scirus 5．利用三个检索词X、Y、Z构成的检索式“X and（Y or Z）”进行检索所得的结果中（）。 A 含有X、Y、Z中的任一个 B 含有X、Y，或含有X、Z C 既含有X、Y，又含有X、Z D 含有X、Y，或含有Z 6．阅读超星电子图书的全文需要下载的浏览器是（）。 A Cajviewer B Vipviewer C Acrobat Reader D SSreader 7．PQDD属于哪一类数据库？（） A 会议信息数据库 B 专业数据库 C 期刊数据库 D 学位论文数据库 8.下列关于使用搜索引擎进行信息检索的优化策略描述错误的是（）。 A 可以通过增加检索词来缩小检索结果的数量和范围。 B 不要使用太泛的词，如：“that”、“the”、“internet” C 在搜索引擎中输入“information retrieval systems”和information retrieval systems (注：不带双引号)，其检索的内容和结果一致。 D 尽量减少太长的短语或词组，以及太多“+”的关系。 9．在以下哪一个数据库中检索不到学位论文（）。 A CALIS B CNKI
文献检索期末考试卷
《信息检索与利用》试题（本科） 一、单项选择题（每题1.5分，共30分） 1. 人类社会的三大资源是（A ） （A）物质、能源、信息（B）物质、人力、资本 （C）物质、能源、管理（D）信息、管理、人力 2. 就信息与物质、能量的关系而言（ D ） （A）信息是一种物质（B）信息是一种物质，同时具有一定的能量（C）信息是一种能量（D）信息既非物质，也非能量 3. 信息论的创始人是（ D ） （A）美国数学家哈特莱（B）美国数学家维纳 （C）中国数学家华罗庚（D）美国数学家香农 4．信息资源的本质特征是（ B ） （A）依附性与可传递性（Ｂ）知识性与共享性 （C）共享性与价值不定性（D）可传递性与共享性 5. 如果分别以检索词a、b、c在某数据库的关键词字段进行检索都能得到相
应的检索结果，结果不为0，下面哪个检索式表示检索结果数最少（ A ）（A）a and b and c （B）a and b or c （C）a or b or c （D）a or b and c 6. 根据加工深度来划分文献，学位论文属于（ B ） （A）零次文献（B）一次文献 （C）二次文献（D）三次文献 7. CNKI 是以下哪一种称谓的简称（ C ） （A）清华同方（B）重庆维普 （C）中国知识基础设施（D）中国期刊全文数据库 8. 扩大检索范围的方式是（B ） （A）使用“逻辑与”（B）使用“逻辑或” （C）使用“逻辑非”（D）使用优先运算符 9. 下列能够检索图书信息的数据库是（D ） （A）维普《中文科技期刊数据库》（B）万方数据资源系统 （C）人大复印报刊资料全文数据库（D）超星数字图书馆 10. 下列属于一次文献的正确答案是（ C ） （A）专刊说明书、索引、文摘刊物（B）期刊论文、私人笔记、百科
最新信息检索与利用试卷及答案
一、单项选择题（30分） 1．( B )的主要功能是检索、通报、控制一次文献，帮助人们在较短时间内获取较多的文献信息。7 A．零次文献B．二次文献C．一次文献D．三次文献 2．一次文献、二次文献、三次文献是按照( A )进行区分的。7 A．加工深度B．原创的层次C．印刷的次数D．评论的次数 3．从文献的( B )角度区分，可将文献分为印刷型、缩微型等。6 A．内容公开次数B．载体类型C．出版类型D．公开程度 4．具有固定名称、统一出版形式和一定出版规律的定期或不定期的连续出版物，称为( D )。8 A．图书B．会议文献C．学位论文D．期刊 5．( A )类型的专业文献出版周期最短、发行量最大、报道最迅速及时，成为多数论文发表渠道。8 A．期刊B．报纸C．会议文献D．专利 6．在公开出版物中，当前的(C )反映的信息内容可能最新。8 A．学位论文B．标准文献C．期刊论文D．报纸文献 7．当我们需要对陌生知识作一般了解时，我们可先参考( C )文献。8 A．专利B．报告C．图书D．标准 8．利用文献后面所附的参考文献进行检索的方法称为( A )。31 A．追溯法B．直接法C．抽查法D．综合法 9．中国图书馆图书分类法的分类号采用了( A )体系。34 A．拼音字母+数字B．英语字母+数字C．全部拼音字母D．全部数字 10．( B )是以报道文献出版或收藏信息为主要功能的工具。 A．题录B．索引C．文摘D．目录 11．按照顺序表述文献检索常用的五个步骤是( D )。32 A．明确要求和分析课题，选择检索系统，获取原文，确定检索途径和检索策略，实施检索以及调整检索策略B．明确要求和分析课题，获取原文，确定检索途径和检索策略，实施检索以及调整检索策略，选择检索系统C．明确要求和分析课题，实施检索以及调整检索策略，选择检索系统，获取原文，确定检索途径和检索策略D．明确要求和分析课题，选择检索系统，确定检索途径和检索策略，实施检索以及调整检索策略，获取原文12．图书分类法中，类名之间的上下位关系反映了学科概念之间的( A )关系。34 A．包含B．排斥C．延伸D．相容 13．图书分类法中，类名之间的同位类关系一般反映了学科概念之间的( B )关系。34 A．包含B．排斥c．延伸D．相容 14．分类途径是按照文献信息所属的学科门类，利用( D )进行检索的途径。29 A．学科名称B．专业名称C．分类号及其分类名D．A、B、C均可 15．如果希望查找“对用后均法进行数据处理的讨论”这个课题相关的文献，较好的检索词应该是( C )。36 A．后均法，进行，数据处理B．后均法，数据处理C．后均法，进行，数据处理，讨论D．用，后均法，进行，数据处理 16．如果希望查找“对宋词韵律的美学思考”这个课题相关的文献，较好的检索词应该是(A )。36 A．宋词，韵律，美学，思考B．宋词，韵律，美学C．宋词，美学，思考D．宋词，韵律，思考 17．逻辑“与”算符是用来组配( D )。41
产品评论挖掘研究综述.
2008, 44(36 1引言 随着 Web 的广泛使用,用户购买和使用产品之后会在 Web 上发表对产品的评论, 这些评论中包含用户对产品的性能或功能等方面持有肯定还是否定的态度。生产厂商和用户对产品评论的分析可以获得大量的有用信息:生产厂商不仅可以了解用户对产品目前已提供的性能的评价和产品的不足, 还可以了解用户的需求,找出用户最感兴趣和最希望提供的功能, 从而改进产品[1]。用户购买产品之前可以了解已经购买了该产品的用户关于该产品的使用体验,了解产品各个方面的性能, 还可以对同类型的产品按照性能进行对比, 从而合理地购买产品 [2]。 目前用户一般通过在 Web 上填写问卷调查表的方式或直接使用自然语言发表一段评论的方式来表达对产品的态度。问卷调查表属于结构化数据, 可以使用成熟的数据库技术进行分析并显示统计结果, 自然语言描述的产品评论属于无结构化数据, 生产厂商和用户要想从产品评论中获取信息, 只有通过人工阅读方式来获取信息, 而这是一个消耗时间且容易产生错误的过程。因此产生了对用户评论挖掘的研究, 目的是通过采用 自然语言处理技术, 对自然语言描述的无结构的用户产品评论 中进行数据的自动挖掘, 找到有用的信息, 并以直观的方式对挖掘结果进行表示。 2产品评论挖掘框架 产品评论挖掘是文本挖掘研究领域中最近几年兴起的研究热点, 以 Web 上发表的用户产品评论作为挖掘对象, 采用自然语言处理技术,从大量文本数据中发现用于对该产品各方面性能的评价。目前产品评论挖掘分为产品特征提取、主观句定位、用户态度提取、态度极性判定和挖掘结果显示 5个子任务 (如图 1 。
信息检索与利用ppt汇总
?信息检索与利用 ?课程概论： 信息－－人类生存与发展的重要资源 ? “科学素养（scientific literacy)教育” ? 知识更新、终身学习和知识再创造 ?知识经济时代－－－“知本家” ?信息素质的培养（information literacy ） ?信息素质(又称信息素养)，是指在各种信息交叉渗透、技术高度发展的社会中，人们所具有的信息意识、信息处理的各种能力或技能，包括信息搜集、鉴别、综合分析的能力，信息技术运用能力，以及积极的信息心理和良好的信息道德。 ?信息素养是个人综合素质的重要组成因素，个人信息素养从诸多方面影响个人综合素质的形成，因此，信息素养的高低直接影响个人事业竞争力的强弱。随着社会各领域竞争的加剧，人们对信息素养的要求越来越高。 ?信息素质 ?信息素质可以概括为个体在现实需求的驱动下，能有效地发现、获取、评价和利用信息。它包含四个层面的含义： ?第一，用户有一定的信息需求，即在某个时候需要了解某方面信息。 ?第二，掌握了主要的信息源和信息工具的知识及技能。 ?第三，能够分析评价选择相关信息。 ?第四，利用信息的目的是为了有效地解决具体问题。信息素质主要表现为信息理论素养和信息的实践能力，包括信息意识、信息知识、信息能力和信息道德等内容。?（一）信息意识 ?所谓信息意识是人脑对信息知识价值的认识，是自觉地获取有关信息知识，并加以及时分析与利用的内在动力。 ? 简单地说，是人们利用信息系统获取所需信息的内在动因，具体表现为对信息的敏感性、选择能力和消化吸收能力。有无信息意识决定着人们捕捉、判断和利用信息的自觉程度。而信息意识的强烈与否对能否挖掘出有价值的信息、对文献获取能力的提高起着关键的作用。 ?同样重要的信息，有的人善于抓住，有的人却漠然视之。这是由于各人的信息意识强弱不同。信息技能的掌握在很大程度上取决于信息意识的提高。 信息意识表现为对新知识的敏感力、观察力、判断力与吸收能力，表现为对开发利用信息知识的主动性。 ?信息知识 ?是关于信息的特点、性质、运动规律、信息方法与技术、信息系统的有关知识。其中信息方法是指如何以信息的观点来分析和解决人们在工作和生活中遇到的问题的方法，把无序而良莠不齐的信息转化为有效信息加以利用，创造出新的价值。信息技术是关于信息提取、检测、处理、转换、传递、控制等技术，如计算机技术、数据库技术、通信技术、网络技术等。 ?信息能力 ?大学期间，信息能力具体表现为以下6种能力： ?明确任务(Task Definition)：了解问题的症结，确定所需信息和目的，分清任务的轻
文本挖掘
文本挖掘算法总结
文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出
贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S 的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di 一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概
信息检索与利用试卷及答案1
信息检索与利用试卷及答案1
信息检索期末试卷 班级物流1081 姓名吴新华学号1081508130 一、单项选择题（30分） 1．( B )的主要功能是检索、通报、控制一次文献，帮助人们在较短时间内获取较多的文献信息。7 A．零次文献B．二次文献C．一次文献D．三次文献 2．一次文献、二次文献、三次文献是按照( A )进行区分的。7 A．加工深度B．原创的层次C．印刷的次数D．评论的次数 3．从文献的( B )角度区分，可将文献分为印刷型、缩微型等。6 A．内容公开次数B．载体类型C．出版类型D．公开程度 4．具有固定名称、统一出版形式和一定出版规律的定期或不定期的连续出版物，称为( D )。8 A．图书B．会议文献C．学位论文D．期刊5．( A )类型的专业文献出版周期最短、发行量最大、报道最迅速及时，成为多数论文发表
渠道。8 A．期刊B．报纸C．会议文献D．专利 6．在公开出版物中，当前的(C )反映的信息内容可能最新。8 A．学位论文B．标准文献C．期刊论文D．报纸文献 7．当我们需要对陌生知识作一般了解时，我们可先参考( C )文献。8 A．专利B．报告C．图书D．标准 8．利用文献后面所附的参考文献进行检索的方法称为( A )。31 A．追溯法B．直接法C．抽查法D．综合法 9．中国图书馆图书分类法的分类号采用了( A )体系。34 A．拼音字母+数字B．英语字母+数字C．全部拼音字母D．全部数字 10．( B )是以报道文献出版或收藏信息为主要功能的工具。 A．题录B．索引C．文摘D．目录 11．按照顺序表述文献检索常用的五个步骤是( D )。32
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)
文本挖掘算法总结汇编
文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出 贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。