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主题:信息检索 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2024-02-26

信息检索论文范文

信息检索论文

目录

  1. 第一篇信息检索论文范文参考:基于本体的语义信息检索研究
  2. 第二篇信息检索论文样文:信息检索相关技术研究
  3. 第三篇信息检索论文范文模板:基于排序学习的信息检索模型研究
  4. 第四篇信息检索论文范例:基于语言模型的信息检索系统研究
  5. 第五篇信息检索论文范文格式:个性化网络信息检索系统的研究与实现

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第一篇信息检索论文范文参考:基于本体的语义信息检索研究

随着Internet的爆炸性增长,WWW已经发展成为包含多种信息资源、站点遍布全球的巨大动态信息服务网络,为用户提供了一个极具价值的信息源.而传统的信息检索技术不能对这些信息提供语义级的组织、理解以及处理等更能满足用户需求的服务,寻找新的方法成为目前研究的热点.

在现有语义检索方法的基础上,本文针对基于本体的语义信息检索进行了深入的研究,以本体为依据,提出了一种新的语义检索模型,并对该模型涉及的用户查询、文档预处理、语义检索以及检索结果优化等方面,从系统的角度对其中的主要问题进行了分析和研究,主要贡献有: 1.提出了一种基于本体的查询语义扩展方法.

针对现有查询扩展策略缺乏有效的语义处理机制问题,在深入分析现有基于本体概念的查询扩展策略基础上,提出了三种用户查询的语义模式,以及相应的用户查询扩展的方法.该方法利用本体概念连通图以及单词的概念扩展算法对用户查询进行语义扩展,为基于语义的信息检索提供了新的思路.

2.提出了一种基于本体的文档语义标注和语义聚类方法.

针对语义检索中文档表示问题以及文档聚类的语义质心划分问题,提出了一种对文档进行语义标注和向量化处理,以及利用概念连通图中的节点权重进行语义聚类质心划分的方法.该方法在对文档进行语义预处理,并利用文档的实例抽取分析进行语义标注的基础上,为文档建立语义特征向量,并以此为依据对文档进行语义聚类,为文档的组织提供了有效的语义级管理手段.

3.提出了一种基于本体的语义信息检索模型.

针对传统向量空间模型在语义处理方面的缺陷,提出了一种基于本体的语义信启、检索模型,从语义项权重的设计、不同关键字之间的语义关系体现,以及语义特征向量间的相似度计算策略等方面进行了研究.在模型中,通过概念连通图对不同语义项之间的关系进行了重新考量,并将语义相似度的计算分为概念相似度和属性相似度两个方面,综合考虑了二者在语义检索中的作用,改善了检索效果.

4.设计了一种基于频繁语义序列模式挖掘的检索结果优化方法.

第二篇信息检索论文样文:信息检索相关技术研究

随着互联网的快速发展,网上的信息呈指数级增长.因此,如何处理网上的海量信息成为非常重要的研究课题.文本分类和信息检索的研究可以帮助人们有效的从网上找到自己感兴趣的信息,帮助用户在日益增多的信息中发现对自己有用的知识.本文从以下三个方面对信息检索的相关问题进行了研究:

首先对文本分类相关技术进行讨论.主要包括:1)引入义类的概念,设计了一个图结构的同义词词典,并给出了该词典的生成算法.应用该词典可以按语义对向量维数进行压缩;词典作为文本分类系统的启发式知识,可以提高系统的模拟推理能力、增加系统对开放语料的处理能力.2)提出一种仿人文本分类算法,该算法一方面基于文章的标题可以突出内容的观点,在处理特征向量时增加标题的权重;另一方面,设计了一维加权因子ω向量,用以模仿人工分类专家的略读和跳读,对大量出现在正例集而较少出现在反例集中的特征项,在计算文档聚类中心时增加它们的权重.实验表明:该算法可以较好的提高文本分类系统的性能.

其次,是对网页检索相关问题的研究.主要研究内容:1)针对搜索引擎检索的对象是Web页面这一特点,通过分析HTML标签的修饰功能,结合传统的tf-idf加权公式,对网页进行加权索引.实验证明对于精确匹配,在查全率较低时系统的查准率有较大的提高.2)利用词间相关性进行查询结果重排.根据Web页面篇幅较小的特点,提出“网页主题关 键 词 集合”的概念.利用词间相关性计算用户查询词集合与网页主题关 键 词 集合之间的距离,对检索结果重新排序.将与用户查询需求相关性较大的网页排在前面.3)查询扩展是提高信息检索效果的一个有效方法,而扩展词的选择是查询扩展的一个难点.通过词共现分析,提出了一种新的词间相关性计算方法,应用于查询扩展,所选扩展词和查询整体关联,较好地反映了查询主题.实验表明,基于这种词间相关性进行查询扩展,对于信息检索性能有一定提高.

最后,对基于内容的多媒体信息检索进行研究.分别对MPEG-7标准的部分描述子进行多媒体检索实验研究.在此基础上,1)提出了一种利用MPEG-7标准中的主颜色描述子抽取镜头视频关键帧的方法,并进行了相应的实验;2)利用主颜色描述子与同构型纹理描述子所适应的检索范围不同,结合两者对关键帧进行了检索实验;3)将以上研究结果应用于“CG(Computer Graphics)制作环境项目管理系统”.

第三篇信息检索论文范文模板:基于排序学习的信息检索模型研究

“信息检索”(Information Retrieval),又称为“情报检索”,它是指将信息按一定方式组织和存贮起来,并针对用户要求找出所需信息的过程.其核心问题是如何根据候选文档(或候选网页)和用户给定查询的相关性产生一个检索模型.早期的信息检索模型虽然构造方法简单,但精度较低,难以获得用户满意的检索结果.对此,近些年国外有学者提出把一种新的学习方法—排序学习(learning to rank)应用到检索模型的构造上,以期获得更精确的检索结果.所谓的排序学习是指,使用机器学习技术和有标签的数据自动产生一个检索(排序)模型.由于在文档检索,协同滤波等领域的广泛应用,最近几年排序学习的研究受到国内外学者越来越多地关注,并成为逐渐当前机器学习领域的一个研究热点.

本论文旨在研究基于排序学习的信息检索模型.通过从Pointwise法,Pairwise法,Listwise法等多个角度设计更为高效的排序算法,以期构造更为精确的排序模型.具体而言,论文的工作主要包括以下几个方面:

(1)针对传统Ranking SVM算法得到的排序模型在用NDCG等信息检索标准来评价效果不好.提出一种对原算法的改进算法.新算法首先设计了一个查询级的框架,在此基础上定义了一个面向NDCG的目标函数,针对该目标的非光滑,提出使用割平面算法进行求解.基准数据集上的实验证明了所提算法的有效性.

(2)针对已有“直接优化评估标准”算法或基于",Pairwise",法或基于",Listwise",法.而对于使用",Pointwise",法解决上述问题缺乏关注,提出两个基于",Pointwise",法的排序算法.两算法均以NDCG为优化目标,但定义了不同的目标函数并使用了不同的优化技术.具体而言,第一个算法使用基于margin-rescaling的算法框架,在此基础上设计了面向NDCG的凸目标函数,并提出使用割平面算法进行求解.针对已有割平面算法对割平面的选择,往往使“主问题”值的变化存在一定的波动,降低算法的效率.文中给出一个高效线性搜索算法,以此决定新的割平面选择,保证了“主问题”值变化地单调递减.第二个算法采用基于slack-rescaling的算法框架,并定义了面向NDCG的一个非凸目标函数,该函数比已有的凸目标函数更加紧凑.针对函数的非凸非光滑,提出首先使用凹-凸过程进行逼近,然后再使用割平面算法进行求解.基准数据集上的实验证明了所提算法的有效性.


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(3)提出一种结合Listwise法和Pairwise法的新型排序算法.算法将排序学习分为两个阶段,第一阶段为“主学习”阶段,该阶段采用Listwise法,在本阶段算法首先选择1-slack SVM为学习工具,然后定义了学习目标,该目标更关注排名靠前的相关文档.针对目标函数的约束条件太多,难以直接计算,提出使用割平面算法进行求解.对于算法内部的“寻找最违背排列”的子过程,提出将其看成一个降序排列的过程,并使用快速排序法求解.算法的第二个阶段为第一阶段基础上的“再次精化”.为此,算法采用Pairwise法的框架,并将原RankingSVM的凸铰链函数,变为非凸Sigmoid函数,确保了第二阶段解为原解基础上的局部最优.基准数据集上的实验结果表明:相比起已有的Pairwise算法和直接优化评估标准的Listwise算法,本文提出的两阶段排序算法所获得的模型更为精确,在不同等级数据集上的表现也更加稳定.

(4)针对已有Ranking SVM算法对异常点比较敏感,提出利用非凸Ramp Loss来抑制异常点的影响.具体来说,文中对原有的Ranking SVM算法提出了两种改进的算法.一种是直接将原有的凸Hinge Loss变成非凸Ramp Loss,针对该目标函数的非凸非光滑,提出使用凹-凸过程进行凸逼近,然后使用在线学习进行学习;另一种是将“选择样本技术”引入到对训练数据的预处理中来,即利用Ramp Loss函数作为过滤器,删除那些可能的异常点数据,并用剩余的数据进行学习.不同数据集上的实验结果表明:相比起已有的Ranking SVM算法,所提算法能够有效的抑制异常点的影响,获得更精确的排序模型,同时,由于算法具有更少的支持向量,在运行时间上也具有明显的优势.

作为信息检索和机器学习的一个交叉课题,本文的研究具有重要的意义.一方面研究的成果可直接应用于文档检索,协同滤波,专家发现,情感分析,过滤垃圾邮件等领域.另一方面,文中用到的一些机器学习方面的理论和优化方法,对于其它相关研究,比如:自然语言解析(natural language parsing)、生物信息中序列对比(sequence alignment)、标签序列学习(label sequence learning)等也提供了技术上的支持.

第四篇信息检索论文范例:基于语言模型的信息检索系统研究

基于语言模型的信息检索范型为信息检索领域开辟了一个很有前景同时也具有相当挑战性的方向.针对该方法现存的问题,本论文从理论探讨和实际系统开发两个不同的角度来对以下内容进行了研究: (1) 提出了触发语言模型检索方法.通过“相关比率算法”从训练语料得到词汇在一定上下文中的同现词汇,在此基础上提出了新的算法来计算查询条件的触发词汇集合来明确查询条件的主题,并将相关参数引入文档语言模型形成触发语言模型.

(2) 探讨了Kullback—Leibler语言模型框架中的相关反馈机制并提出了两种相关反馈技术:混合语言模型方法和词汇重要性分布方法.这两种查询反馈方法都以一种比较自然的方式将相关反馈技术集成到了语言模型检索框架中.实验结果表明这两种方法明显地提高了检索系统的性能,平均查准率分别比Kullback—Leibler模型提高了19.89%和24.07%.

(3) 提出了基于主题语言模型的信息检索系统.首先我们提出了“改进的两阶段K-Means聚类算法”来对文档集合进行聚类,通过引入Aspect Model结合聚类结果可以得到基于主题的语言模型.这个新的语言模型较深入地刻画了词汇在不同主题下的分布规律以及文档所蕴含不同主题的分布规律.将主题语言模型和文档本身的语言模型通过线性插值可以更准确地估计文档语言模型.

(4) 设计并实现了文本检索领域软件框架AFFIRM系统.在这个框架的设计中大量地采用了面向对象领域的设计模式技术来支持IR系统中检索模型、索引方法、查询反馈等关键组成部分的设计复用.同时该框架灵活的体系结构能够方便地支持新的需求的设计开发.

国内有关语言模型检索方法的相关研究尚未见报道,本论文对这一领域进行了有益的探索并有效地解决了现存的一些问题,为语言模型检索方法的深入理论研究以及实际应用系统的开发提供了良好的基础.

第五篇信息检索论文范文格式:个性化网络信息检索系统的研究与实现

提出了一种个性化网络信息检索系统(Personalized Internet Information Retrieval System,以下简称PIIRS),将网络信息查询与收集有机结合起来,建立面向用户兴趣的新型信息服务系统.PIIRS系统实现自动识别用户兴趣,自动生成用户角色模型,帮助用户生成检索请求,向用户推送信息等.同时,系统能根据用户兴趣模型判断返回结果和用户兴趣的匹配程度,并且实现全文提供功能.

论文分三个部分,共十一章.第一部分(第一章和第二章)为总论,首先论述了因特网信息资源开发利用的现状,分析了其中存在问题(第一章).在此基础上分析了个性化信息检索的业务流程,给出了PIIRS系统的设计思想和原则,提出了PIIRS系统的整体结构,并对可行性进行了分析.第二部分(第三章至第六章)为关键技术研究,对用户建模技术、机器学习、搜索引擎技术、智能*技术、WEB网页识别技术、信息过滤技术、数据挖掘技术、人机交互技术等相关技术进行研究和分析.第三部分(第七章至第十一章)为具体实现部分,详细地介绍了PIIRS系统的五个子系统的结构与技术实现,五个子系统分别为:用户需求与兴趣描述子系统、信息采集子系统、信息呈现与反馈子系统、主题挖掘子系统以及管理和调度子系统.

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PIIRS系统分析与设计过程中所做的创新性的尝试主要有以下几个方面:①实现了基于用户兴趣的用户模型,该模型通过与用户的交互(主动交互和被动交互),不断地接收用户的兴趣和推测用户的兴趣,积累用户信息需求的偏好,实现自适应的检索;②提供了一种基于人机交互的反馈方法,对用户在结果呈现界面上的操作进行了归纳总结,设计了用户操作捕获算法,“隐性地”学习用户兴趣和偏好的变化;③提供了一种用户需求挖掘的方法,对用户已确定的信息做进一步的主题挖掘,由此推测或预测用户同一兴趣的不同表述方式或者挖掘出用户新的或未表达出来的兴趣;④在上述工作基础上提出了一套完整的基于用户兴趣的个性化网络信息检索的解决方案,该方案以用户兴趣模型为中心,以机器学习(主动学习和被动学习)和数据挖掘为手段,辅以网络机器人,具有很强的可行性和实用性.

论文的最后总结了PIIRS系统的特色,并指出了不足之处.

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信息检索引用文献:

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