數(shù)字圖書館系統(tǒng)的跨庫檢索技術(shù)的研究.pdf

1、本文主要圍繞應(yīng)用于數(shù)字圖書館系統(tǒng)的跨庫檢索技術(shù)的研究這一主題，介紹了一些基本的信息檢索技術(shù)，討論了如何在跨庫檢索環(huán)境中對(duì)不同形式和格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的組織管理。并針對(duì)目前信息檢索的個(gè)性化、智能化趨勢(shì)，介紹和分析了個(gè)性化信息檢索的發(fā)展?fàn)顩r和幾種基本模型。 針對(duì)短查詢式造成的查全率高而查準(zhǔn)率低的問題，本文將查詢擴(kuò)展和文本分類技術(shù)融合輔助檢索，提出了一種基于查詢擴(kuò)展和文本分類相結(jié)合的信息檢索算法。該算法引入了查詢擴(kuò)展和文本分類，增加了

2、短查詢式的信息，避免了傳統(tǒng)的查詢擴(kuò)展算法的時(shí)間復(fù)雜度過大缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新算法提高了檢索精度和時(shí)效，并有效地克服了查詢主題發(fā)生漂移的缺陷。 對(duì)常用的幾種信息跨庫檢索分類模型的原理和方法進(jìn)行比較研究，包括布爾邏輯模型、向量空間模型。通過實(shí)驗(yàn)比較分析各個(gè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。認(rèn)識(shí)到在一個(gè)綜合性的信息檢索系統(tǒng)中，應(yīng)該融合多種檢索模型，才有可能大大提高系統(tǒng)的整體檢索效率。因此，在向量空間模型的基礎(chǔ)上，提出了一種結(jié)合布爾邏輯模型和空間向量模型