粒子群算法在查詢優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和普及，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們獲取信息的一個重要途徑。由于網(wǎng)絡(luò)信息資源飛速增長，如何有效地處理這些海量信息，并檢索出用戶所需信息成為一個非常重要的研究課題。信息檢索是從信息集合中找出與用戶需求相關(guān)的信息。由于用戶對系統(tǒng)的熟悉程度和表述查詢條件的能力不同，用戶利用傳統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)的信息檢索得到的結(jié)果難以滿足用戶的要求。本文主要研究將粒子群算法應(yīng)用到信息檢索查詢優(yōu)化技術(shù)中。主要內(nèi)容包括：
　　 ⑴介紹了研究背景、信息檢索與

2、查詢優(yōu)化的研究現(xiàn)狀并簡單描述本文的研究內(nèi)容和文章的組織結(jié)構(gòu)。隨后介紹了常見的群體智能算法并詳細(xì)描述了粒子群算法的原理及應(yīng)用，另外還分析了粒子群算法在查詢優(yōu)化應(yīng)用的可行性。這為本文以后的研究提供一定的理論基礎(chǔ)。
　　 ⑵研究了遺傳算法在信息檢索查詢優(yōu)化的應(yīng)用，并分析了粒子群算法具有的優(yōu)勢。隨后介紹了信息檢索技術(shù)中三類典型的檢索模型，并試探性地將粒子群算法應(yīng)用到查詢優(yōu)化技術(shù)中。本方法是利用初始查詢得到的結(jié)果集，采用粒子群算法重新分配

3、查詢中關(guān)鍵詞的權(quán)重，以得到最優(yōu)的查詢。
　　 ⑶介紹了相關(guān)反饋的基本原理，并了解向量空間模型中的相關(guān)反饋技術(shù)。通過一個例子發(fā)現(xiàn)，將相關(guān)反饋引入到查詢優(yōu)化中可以使檢索結(jié)果準(zhǔn)確度有一定的提高。通過分析傳統(tǒng)相關(guān)反饋技術(shù)對查詢優(yōu)化的作用，巧妙地將粒子群算法引入到相關(guān)反饋技術(shù)中，本文提出一種基于粒子群算法的相關(guān)反饋技術(shù)，并將其應(yīng)用到查詢優(yōu)化中。
　　 ⑷用查全率和查準(zhǔn)率兩個指標(biāo)來衡量檢索結(jié)果，對文中提出的查詢優(yōu)化方法進(jìn)行有效性的驗