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第五届全国信息检索学术会议在上海交通大学召开（图）
第五届 信息检索 学术会议
2009/11/16
第五届全国信息检索学术会议2009年11月14日至15日在上海交通大学拉开帷幕。中国工程院院士、北京邮电大学校长方滨兴教授，中文信息学会常务理事、哈尔滨工业大学原党委书记李生教授，上海交通大学副校长、国家数字电视技术专家张文军教授、清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任马少平教授、哈尔滨工业大学信息检索研究室主任刘挺教授、中文信息学会秘书长孙乐博士，中文信息学会副主任、中科院计算所程学旗研究...
基于语义的信息检索模型
信息检索 相似度 向量空间模型
2009/10/10
由于查询与文档中词语的不匹配现象导致一些相关的文档不能被成功地检索出来，在信息检索的研究与实现中，这是影响检索效果的一个很关键的问题。把概念图和知网结合起来，提出对应的相关反馈算法，重新计算词项权重，利用向量空间模型和语义相似度进行语义检索，并给出了语义检索模型。实验结果显示该方法取得了良好的效果。
基于数据融合和相关度反馈的信息检索方法
相关度反馈 数据融合 检索过程优化
2009/9/18
数据融合和基于相关度反馈的查询扩展是两种有效的检索过程优化技术。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。在混合数据融合和查询扩展技术的基础上提出一种检索过程优化方法——HQD方法，由相关度反馈结果生成多个替代查询，检索这些替代查询后采用求和余弦方法生成最终检索结果。HQD方法能有效提高检索性能。
基于概率粗糙集模型的信息检索
信息检索 条件概率关系 语义贴近度
2009/8/10
针对经典粗糙集模型难以分类标引空间以及体现类间关联的缺陷，将条件概率关系结合粗糙集理论引入信息检索，提出一种基于概率粗糙集的信息检索模型。定义标引词空间的条件概率关系，自动挖掘概念相似类形成概念空间。定义文档与查询、文档与文档间语义贴近度的计算方法。根据贴近度实现检索匹配结果的排序输出。仿真实例表明了该方法的可行性和有效性。
问答式信息检索中模式优化及性能评价
信息检索 模式优化 性能评价
2009/8/5
问答式信息检索是新一代搜索引擎，集成自然语言处理和信息检索科学的研究成果，提高信息检索效率。该文介绍问答式信息检索中的模式优化及其应用，并进行客观评价。模式在问答式信息检索中有两个重要应用——查询扩展和答案抽取。实验结果表明，在TREC标准测试集上，采用模式匹配策略实现答案抽取，能有效地提高问答式信息检索系统的准确率。
基于规则集的Deep Web信息检索
信息检索 深层网络 规则集
2009/7/31
提出一种基于规则集的新型Deep Web信息检索模型。该模型包含4个层次，主要处理环节如任务分派、信息提取、数据清洗等引入了Deep Web特有的结构规则、逻辑规则和应用规则协助工作。把该模型应用于科技文献检索、电子机票定购和工作简历搜索3个领域，实验结果证明该模型灵活、可信，有效信息查全率达到96%以上。
无结构P2P网络中的信息检索算法
路由标注 flooding算法 信息检索
2009/7/29
目前无结构P2P系统得到了大量的应用，但其常用的基于简单flooding机制的信息资源检索方法容易产生大量的垃圾通信，从而造成严重的通信拥塞。首先分析了flooding机制产生垃圾通信的根源，接着提出了一种基于路由标注和节点度的信息检索算法，然后通过实例分析和仿真实验表明，该算法可以减少无结构P2P网络中信息检索的通信开销。
基于聚类BNR扩展模型的信息检索研究
聚类技术 信息检索 文档聚类
2009/7/17
使用聚类技术对BNR进行扩展，得到一个新的4层模型，该模型同时使用了术语间和文档间的相近和相似关系，将此扩展模型和简单的RNR、扩展的BNRM模型比较，实验证实信息检索系统的检准率和检全率都有所提高。
一种基于聚类技术的个性化信息检索方法
聚类 个性化 搜索引擎
2009/7/8
实践证明聚类技术是改进搜索结果显示方式的一种有效手段。然而，目前的聚类方法没有考虑到用户兴趣，对于相同的查询，返回给所有用户同样的聚类结果。由此提出一种个性化聚类检索方法。该方法改进了k-means算法，利用该算法对传统搜索引擎返回的结果结合用户兴趣进行聚类，返回针对特定用户的网页簇。实验证明该方法能够提供个性化服务，改善了聚类的效果，提高了用户的检索效率。
分布式信息检索的集合选择研究
分布式信息检索 集合选择 语言模型
2009/4/30
集合选择是分布式信息检索中的重要问题，将集合选择问题转化为文档检索问题，尝试了多种文档检索方法来解决集合选择问题，并将各种方法的文档检索结果与集合选择结果进行了对比，通过与经典的集合选择算法CORI相比较，实验发现语言模型的集合选择方法能够取得令人满意的结果。
基于Agent的分布式信息检索系统
Agent 分布式信息检索 π演算
2009/4/29
分布式信息检索具有有效性、高性能、高可靠性和低成本等方面的优势，因而是网络检索系统的核心技术，该文以分布、异构的信息检索环境为背景，提出对基于Agent的分布式信息检索系统，采用π演算方法，建立分布式信息检索系统的服务请求模型，经过演算推理，证明该系统模型的有效性、可用性、可靠性和合理性。
基于智能Agent的多维权值信息检索模型
信息检索 搜索引擎 Agent
2009/4/28
为了弥补目前信息检索系统中存在的资源耗费大、实效性不高、用户满意度低等缺点，该文提出并实现一种新型的基于智能Agent的多维权值信息检索模型。该模型主要思想是在信息检索系统中应用了智能Agent技术，通过将检索任务分担到用户客户机、检索服务器和被检索主机的方式以达到提高检索实效性和节省系统和网络资源的目的；该文还通过综合考虑用户检索偏好等特征以及信息本身的重要度和检索匹配程度，提出了一种多维权值排...
基于概率潜在语义分析的中文信息检索
概率潜在语义分析 中文信息检索 索引技术
2009/4/14
传统的信息检索模型把词看作孤立的单元，没有考虑自然语言中存在大量的同义词、多义词现象，对召回率和准确率有不利的影响。概率潜在语义模型使用统计的方法建立“文档-潜在语义-词”之间概率分布关系并利用这种关系进行检索。该文将概率潜在语义模型用于中文信息检索，实验结果表明，概率潜在语义模型相对于传统的向量空间模型能够显著地提高检索的平均精度。