本文關(guān)鍵詞：MARKOV網(wǎng)絡檢索模型的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

江西師范大學 碩士學位論文 MARKOV網(wǎng)絡檢索模型的研究 姓名:曹瑛 申請學位級別:碩士 專業(yè):計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 指導教師:王明文 20070501摘要 摘要 隨著信息技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)爆炸的趨勢,信息檢索系 統(tǒng)已經(jīng)成為人們獲取有用信息不可缺少的工具。傳統(tǒng)的文本信息檢索方法的基本 思路為,查詢式和預存的文本關(guān)鍵詞的自動匹配工作,兩者相符的文本被檢出。 但是大量事實表明,這種通過詞匯簡單匹配檢索出的結(jié)果并不是最優(yōu)的,原因在 于詞匯間的同義性和單個詞匯的歧義性。用戶在查找信息時雖然知道自己的需 求,但卻不能很好的用文字表達出來,因此開發(fā)出一種工具來自動生成用戶需求 的輔助信息成為了信息檢索的一個主要研究方向。 本文分析了一種信息檢索模型一基于網(wǎng)絡的信息檢索方法,它不同 于傳統(tǒng)的基于詞匯匹配的檢索方法,而是將計算機科學、圖論、概率論的思想、 技術(shù)融合起來,將文檔檢索看成是圖形推理過程。網(wǎng)絡被廣泛用于不確 定性知識表示和推理,以及變量之間的證據(jù)傳遞,是處理不確定性問題的有力工 具。檢索推理網(wǎng)絡是將查詢作為證據(jù)源,被激活的文檔視為相關(guān)文檔,將與查詢 密切相關(guān)的信息也作為證據(jù)源檢索回更多的相關(guān)文檔,提高檢索效果。 文章簡述了網(wǎng)絡,“生的背景與研究概況、基本原理與思路的基礎,塒 四個基于網(wǎng)絡的檢索模型進行了綜述。通過對訓練文檔集的學習,我們以 詞與詞之間的關(guān)聯(lián)性來構(gòu)造網(wǎng)絡,利用網(wǎng)絡中的無向邊,通過多層推理激 活與查詢詞密切相關(guān)的詞作為查詢附加證據(jù)源,使得檢索回的信息更加完善。在 五個英文標準數(shù)據(jù)集上進行測試和結(jié)果分析,大量的實驗結(jié)果表明,我們的幾個 模型都比網(wǎng)絡模型、等模型表現(xiàn)的更好,可以極有效地提高檢

  本文關(guān)鍵詞：MARKOV網(wǎng)絡檢索模型的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。