检索结果-南通市图书馆

集成概念空间与潜在语义索引的文本聚类检索研究

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情报理论与实践 2009年第6期32卷 102-105页

作者：韩毅张克菊金碧辉中国科学院国家科学图书馆北京100190 中国科学院研究生院北京100190 西南大学计算机与信息科学学院重庆400715

信息环境的异构性、动态性与海量性使传统基于自然文本的信息检索方法与技术面临极大挑战,集成概念空间理论与潜在语义索引技术能为这种困境提供一些解决方案。在分析概念空间内涵与特征的基础上,利用潜在语义索引原理讨论了概念提取方... 详细信息

信息环境的异构性、动态性与海量性使传统基于自然文本的信息检索方法与技术面临极大挑战,集成概念空间理论与潜在语义索引技术能为这种困境提供一些解决方案。在分析概念空间内涵与特征的基础上,利用潜在语义索引原理讨论了概念提取方法、同义词近义词处理方法及基准向量的生成方法,分析了网络条件下基于概念空间的文本分类、聚类检索基本机制,最后给出了完善概念空间的自学习机制。

关键词：概念空间潜在语义索引文本检索聚类检索

基于模糊聚类的多元异构网络数据快速检索方法

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信息与电脑 2022年第13期34卷 68-70页

作者：石碧瑶西安交通工程学院陕西西安710300

多元异构网络数据具有复杂性高、异构性强以及多样性的特点,使得其在海量多元异构网络数据中很难实现目标数据的快速检索,因此提出了一种基于模糊聚类的多元异构网络数据快速检索方法。通过设计模糊聚类函数模型确定聚类中心,求解模糊... 详细信息

多元异构网络数据具有复杂性高、异构性强以及多样性的特点,使得其在海量多元异构网络数据中很难实现目标数据的快速检索,因此提出了一种基于模糊聚类的多元异构网络数据快速检索方法。通过设计模糊聚类函数模型确定聚类中心,求解模糊聚类的最优解,避免算法陷入局部最优,实现多元异构网络数据的聚类检索,以期为多元异构网络数据检索提供参考与借鉴。

关键词：模糊聚类多元异构数据聚类检索快速检索

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基于主题的聚类检索技术研究

基于主题的聚类检索技术研究

作者：沙新光哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

计算机和网络技术的进展使信息的发布与共享不再受到时空限制,同时也给我们带来了“信息过载”的问题,即信息资源极大丰富,而真正有用的信息和知识却相对匮乏。作为一个全球化信息空间,Web为信息检索提供了一个前所未有的实验环境和应... 详细信息

计算机和网络技术的进展使信息的发布与共享不再受到时空限制,同时也给我们带来了“信息过载”的问题,即信息资源极大丰富,而真正有用的信息和知识却相对匮乏。作为一个全球化信息空间,Web为信息检索提供了一个前所未有的实验环境和应用情景,同时也给信息检索带来了新的挑战。搜索引擎等Web信息检索系统虽然部分地满足了人们的需要,但在精度、易用性等方面仍存在诸多问题,其效果远不能使人满意。据此,本文对“聚类Web信息检索”,尤其是聚类搜索上的文档及关键词索引的建立、文档的候选主题抽取、类别主题的归类及排序、主题的最终显示形式等课题进行研究和探索。速度是聚类检索系统需要考虑的首要因素,因此,传统的一些文档聚类方法都不太适合了。本文采用的是基于主题词的聚类方法,首先在文档预处理时进行文档主题词的抽取,为每篇文档确立几个候选主题,等到进行检索操作时,便根据检索到的文档的候选主题,将文档归入到对应的主题中形成候选类别,最后通过合并这些候选类别得到最终类别。本文重点研究了文档的候选主题的提取算法,结合统计及语义等信息,综合考虑了词语的词性、长度、位置、频度、词汇链权重等因素,并将这些因素作为支持向量机的特征,利用非线性回归方法训练模型,最后用训练出来的模型进行候选主题的抽取。同时,文中利用若干中文关键词短语的词性构成规则,对文档进行了词组抽取,将所抽取的词组加入到候选主题中,从而丰富了文档主题的表现形式。最后,本文还探索了聚类操作后最终类别主题的显示形式,利用了《同义词词林》等资源,提出了对类别主题进行排序和分类相结合的方法,使主题显示更加合理,更加方便用户进行查找。在本文的各小节中穿插了一些实验来说明上述提到的各种方法的有效性。同时,本文也设计了一种合理的评测方法对聚类检索系统的最终效果进行了评测,并对实验结果进行了深入的分析。

关键词：聚类检索候选主题词组抽取分类

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聚类检索和分类检索的关系

情报资料工作 1989年第4期10卷 35-36,34页

作者：姜希强

基于聚类和重采样层次化SVM学习的图像检索方法

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基于聚类和重采样层次化SVM学习的图像检索方法

作者：王积成哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

传统的基于内容的图像检索系统返回给用户的是按照与查询图像相似性大小排序的目标图像序列,而目标图像之间的相似性在系统中被忽略掉,基于聚类的图像检索系统返回给用户的是目标图像的聚类结果,从而将目标图像的相似性考虑在内。 ... 详细信息

传统的基于内容的图像检索系统返回给用户的是按照与查询图像相似性大小排序的目标图像序列,而目标图像之间的相似性在系统中被忽略掉,基于聚类的图像检索系统返回给用户的是目标图像的聚类结果,从而将目标图像的相似性考虑在内。在基于内容的图像检索系统中,由于返回的图像是与查询图像在视觉特征上很相似的图像,它们在原始特征空间会呈窄带的形状。此外,用户标记的样本往往是不充足的,同时也是不对称的,即正例一般少于负例。在这些情况下,传统的基于SVM的学习算法由于样本的混杂性、不充足以及不对称性,其学习能力会受到很大的影响。同时,好的特征应该能够使相似的图像聚合而使不相似的图像分开。然而,固定的不同的组合特征在很多情况下的操作性能要比“某些”好的特征的性能差。例如在颜色和纹理特征的组合特征下,颜色排序得到的好的排序结果在纹理特征的影响下则可能会退化。本文根据图像的底层视觉特征对目标图像进行聚类,通过两层的图像显示结构改进用户和检索系统的交互方式。在聚类检索的基础上,针对用户反馈时标记的样本少,并结合样本分布的特点以及图像特征的表征能力,本文提出基于聚类的层次化SVM学习算法。将所有的类内的SVM集成在一起构成新的分类器,用于捕获用户的检索需求,减少“语义鸿沟”的影响,大大提高了检索系统的性能和效率。为解决图像低层特征的表征能力,本文提出基于熵的本征特征空间选择方法,同时本文提出内类的样本选择方法用以提高SVM的训练效率。通过与传统的SVM学习算法、主动采样的SVM学习算法以及bootstrap采样的SVM的学习算法的实验比较,表明本文提出的算法的检索性能得以提高。

关键词：基于内容的图像检索聚类检索支持向量机采样本征特征

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基于聚类技术的学科信息检索服务

江西科学 2012年第3期30卷 396-399页

作者：李洁陈围谭立地南京陆军指挥学院江苏南京210045 江西省科学院江西南昌330029

学科信息检索是高等院校、科研院所图书馆信息资源服务保障的重点,关系到学科发展的基础。从学科信息检索服务的需求特点出发,分析了常用检索技术和方法在学科信息服务方面的不足,研究论述了专题数据聚类检索在学科服务中的应用价值、... 详细信息

学科信息检索是高等院校、科研院所图书馆信息资源服务保障的重点,关系到学科发展的基础。从学科信息检索服务的需求特点出发,分析了常用检索技术和方法在学科信息服务方面的不足,研究论述了专题数据聚类检索在学科服务中的应用价值、实现方法、系统构成以及发展方向。

关键词：学科服务聚类检索信息检索信息服务

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实现分类主题一体化的自动聚类检索系统

情报理论与实践 1990年第4期13卷 26-28页

作者：苏丽珍重庆建筑工程学院

运用文献自动聚类的原理，阐述了实现分类主题一体化的方法、步骤；论证了在文献自动聚类检索系统中，分类体系和主题体系能够和谐地融为一体；并提出了优化该检索体系的有关措施。

关键词：分类主题一体化聚类检索

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基于知识的汽车BOM管理方法研究

基于知识的汽车BOM管理方法研究

作者：何川重庆大学

学位级别：硕士

随着汽车行业竞争越发激烈以及汽车个性化定制服务的迅速发展,各汽车制造企业为实现制造业信息化,纷纷采用PDM、MES、ERP等系统对企业数据进行管理。而要将分散化的各系统实现信息化集成,物料清单(Bill of Material,BOM)的作用不可或缺... 详细信息

随着汽车行业竞争越发激烈以及汽车个性化定制服务的迅速发展,各汽车制造企业为实现制造业信息化,纷纷采用PDM、MES、ERP等系统对企业数据进行管理。而要将分散化的各系统实现信息化集成,物料清单(Bill of Material,BOM)的作用不可或缺。对于BOM而言,其在集成化工艺管理系统中具有知识性以及传递性。一方面,BOM蕴含了大量的工艺知识以及专家经验,如何将汽车BOM隐藏的工艺知识进行结构化处理并且实现快速准确的知识检索是困扰着领域专家的一个难题;另一方面,BOM在工艺管理系统中不同环节具有不同的结构特征以及工艺属性,在个性化定制服务下,传统的BOM映射方法无法满足单车BOM的结算,如何实现BOM的自动化映射以及BOM知识重用是困扰领域专家的另一个难题。针对这两个问题,本文引入知识工程领域知识管理方法,从BOM知识表达、检索、推理及重用四个方面入手,对集成化工艺管理系统内BOM管理模式进行深入研究,实现基于知识的BOM管理,本文主要研究内容为:(1)首先分析BOM在集成化工艺管理系统内部知识传递情况,结合本体化工艺知识表达方法以及多色图信息建模理论,提出一种基于多色图的知识表达方法。通过此方法,实现工艺知识的结构化存储以及快速的语义分析。(2)本体语义网络扩散后本体节点与知识文档为一对多对应关系,传统工艺知识检索方法未考虑知识文档集合质心偏离所带来的检索结果信息化偏差,本文通过对工艺知识文档进行编码,研究并提出一种基于核聚类的知识检索方法,通过数值仿真分析,验证该方法的优越性。(3)应用离散数学方法,建立BOM结构及属性运算数学模型。以BOM自身节点工艺属性为特征,建立BOM映射规则库及映射逻辑,通过数学模型的方式确定在个性化服务下BOM的全生命周期的映射方法,实现基于知识的BOM推理过程。此外,以BOM数学模型为基础,分析BOM的结构及其属性的相似度量方法。通过企业应用实例,说明BOM知识推理及重用方法的可行性。通过引入知识工程领域知识管理方法,能够实现基于知识的汽车BOM全生命周期管理,提高工艺工程师BOM编制效率,加速工艺管理系统集成化建设,从而提升汽车制造业信息化水平。

关键词： BOM 本体聚类检索知识推理知识重用

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藏文搜索和搜索结果聚类研究及系统实现

藏文搜索和搜索结果聚类研究及系统实现

作者：万德稳西南交通大学

学位级别：硕士

藏文历史悠久,是藏族文化和藏族文明传承的载体,使用人数有600多万。藏文文献数目庞大,内容广泛。随着windows系统对藏文的支持,藏族同胞参入网络活动的热情日益高涨。然而当前尚无藏文搜索引擎,国内外各大著名搜索引擎也不提供藏文搜索... 详细信息

藏文历史悠久,是藏族文化和藏族文明传承的载体,使用人数有600多万。藏文文献数目庞大,内容广泛。随着windows系统对藏文的支持,藏族同胞参入网络活动的热情日益高涨。然而当前尚无藏文搜索引擎,国内外各大著名搜索引擎也不提供藏文搜索,因而对藏文搜索系统的研究意义重大。本文围绕如何实现藏文搜索系统,研究了藏文分词,藏文文本收集,文本处理,编码转换,索引搜索及结果聚类等相关问题,旨在实现一个功能完善的藏文信息检索系统。本文的主要工作如下：第一,提出了一种AllCut藏文分词算法。藏文词间没有分隔符,因而需要分词。当前分词算法主要有基于统计概率、词性标注及语法规则等。然而这些算法或需要大量的语料训练学习,或实现起来很复杂,在当前情况下难以实现或实现效果并不好。因而本方案使用词典匹配,结合藏文的语法特性及格助词和接续性特征,同时使用细粒度切分,取得了很好的分词效果,为接下来工作提供了保障。第二,藏文聚类研究。本文首先研究了中藏聚类中文文本表示,藏文停词等相关问题：使用向量模型表示文档,使得文本可以很好的被计算机存储和处理;通过统计大量文档得到藏文停词,排除了这些词对聚类效果的干扰。最后系统研究了及划分法和层次法聚类算法对于藏文的聚类效果。第三,藏文信息检索研究及系统实现。藏文信息检索主要研究了藏文网页收集,藏文编码转换,藏文网页预处理,及藏文文本存储等,解决了计算机对藏文的处理和检索;然后以Lucene为基础,实现了该搜索系统,系统能够自动更发现更新藏文资源,提供藏文搜索功能,完成了藏文搜索引擎的功能。并结合藏文聚类对搜索结果聚类显示,提高了搜索结果的针对性和准确性。

关键词：藏文分词藏文聚类藏文检索聚类检索