本文關(guān)鍵詞：基于用戶反饋的智能查詢擴(kuò)展技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的不斷發(fā)展,它已經(jīng)成為人們獲取信息最重要的途徑之一。而海量、異構(gòu)、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)信息的存在,使人們快速準(zhǔn)確地獲取所需信息變得更為困難。搜索引擎作為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的一個(gè)重要分支,可以讓人們更有效地獲取所需信息。雖然現(xiàn)有的搜索引擎已能滿足用戶大部分的檢索需求,但仍然存在有一些問(wèn)題有待優(yōu)化,如由于用戶未能很好地組織查詢以準(zhǔn)確表達(dá)查詢需求,使查詢與文檔索引之間不匹配,并造成檢索結(jié)果準(zhǔn)確率低等問(wèn)題。本文研究的查詢擴(kuò)展技術(shù)是解決該問(wèn)題的有效方式之一,主要的工作包括以下四個(gè)方面:通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析相關(guān)的查詢擴(kuò)展算法,如基于LSA、Ontology、ESA、Rocchio、Ide、Ide-dec、LCA、LA、LOCOOC、Apriori、NNLM、KLD、CHI1、CHI2等技術(shù)的查詢擴(kuò)展算法,并進(jìn)行各個(gè)算法之間的可融合分析、加權(quán)組合設(shè)計(jì)、參數(shù)調(diào)優(yōu)等工作;通過(guò)對(duì)相關(guān)查詢擴(kuò)展算法的研究分析,本文提出了一種基于文檔重排序的混合查詢擴(kuò)展算法,該算法首先在用戶對(duì)初次檢索提供反饋信息的基礎(chǔ)上,通過(guò)所提的策略對(duì)初檢文檔進(jìn)行重新排序,然后使用混合的查詢擴(kuò)展算法對(duì)重新排序后的前n篇文檔進(jìn)行分析;在OHSUMED數(shù)據(jù)集上進(jìn)行多組對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文提出的基于文檔重排序的混合查詢擴(kuò)展算法能有效提高檢索性能,其在平均準(zhǔn)確率MAP等指標(biāo)上較一些已有查詢擴(kuò)展算法有一定的提高;將提出的查詢擴(kuò)展算法應(yīng)用于已有的一些搜索引擎中,其主要基于Google和Bing開(kāi)放的API實(shí)現(xiàn),首先用戶交互式地提供反饋信息,然后應(yīng)用本文提出的方法進(jìn)行查詢擴(kuò)展分析,最后擴(kuò)展出一些詞語(yǔ)到初始查詢中自動(dòng)進(jìn)行二次檢索。
【關(guān)鍵詞】：查詢?cè)~擴(kuò)展 相關(guān)反饋 文檔重排 混合查詢擴(kuò)展
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 查詢擴(kuò)展技術(shù)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 課題主要研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)11-12
• 第2章 相關(guān)理論知識(shí)及主要技術(shù)12-21
• 2.1 信息檢索技術(shù)12-18
• 2.1.1 基本概念12
• 2.1.2 信息檢索模型12-17
• 2.1.3 信息檢索的評(píng)價(jià)指標(biāo)17-18
• 2.2 查詢?cè)~擴(kuò)展技術(shù)18-20
• 2.2.1 基于全局分析的查詢擴(kuò)展技術(shù)18-19
• 2.2.2 基于局部分析的查詢擴(kuò)展技術(shù)19
• 2.2.3 基于本體語(yǔ)義的查詢擴(kuò)展技術(shù)19-20
• 2.2.4 基于日志分析的查詢擴(kuò)展技術(shù)20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第3章 基本查詢擴(kuò)展技術(shù)研究21-37
• 3.1 基于向量空間模型的查詢擴(kuò)展技術(shù)21-23
• 3.1.1 向量空間模型21-22
• 3.1.2 基于Rocchio的查詢擴(kuò)展22-23
• 3.2 基于局部分析的查詢擴(kuò)展技術(shù)23-25
• 3.3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的查詢擴(kuò)展技術(shù)25-28
• 3.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法26-27
• 3.3.2 基于Apriori的查詢擴(kuò)展27-28
• 3.4 基于語(yǔ)義分析的查詢擴(kuò)展技術(shù)28-30
• 3.4.1 隱式語(yǔ)義分析技術(shù)28-29
• 3.4.2 顯式語(yǔ)義分析技術(shù)29
• 3.4.3 本體語(yǔ)義詞典分析技術(shù)29-30
• 3.5 基于信息論的查詢擴(kuò)展技術(shù)30-32
• 3.5.1 信息熵理論30-31
• 3.5.2 基于分布分析的查詢擴(kuò)展31-32
• 3.6 基于NNLM的查詢擴(kuò)展技術(shù)32-36
• 3.7 本章小結(jié)36-37
• 第4章 基于文檔重排的混合查詢擴(kuò)展技術(shù)研究37-42
• 4.1 文檔重排序策略37-39
• 4.2 混合查詢擴(kuò)展策略39-41
• 4.3 基于文檔重排的混合查詢擴(kuò)展算法設(shè)計(jì)41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 第5章 查詢擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)分析與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)42-58
• 5.1 數(shù)據(jù)集介紹與預(yù)處理42-44
• 5.1.1 OHSUMED數(shù)據(jù)集介紹42-44
• 5.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理44
• 5.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)44-46
• 5.3 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)46-47
• 5.3.1 文檔重排序模塊設(shè)計(jì)46
• 5.3.2 查詢擴(kuò)展模塊設(shè)計(jì)46-47
• 5.4 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析47-51
• 5.4.1 開(kāi)發(fā)平臺(tái)及工具48
• 5.4.2 各算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析48-51
• 5.5 查詢擴(kuò)展技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用分析51-57
• 5.6 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論58-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 致謝64

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