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文檔簡(jiǎn)介
1、當(dāng)前搜索引擎面臨著Internet網(wǎng)絡(luò)信息更新快,用戶查詢結(jié)果要求越來越精確的嚴(yán)重挑戰(zhàn),智能搜索引擎的研究已經(jīng)成為Web數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究的重要內(nèi)容。為了解決搜索引擎中用戶查詢結(jié)果諸多問題,如信息查詢的不準(zhǔn)確等,發(fā)展了目錄搜索引擎、全文搜索引擎和元搜索引擎,在這些Internet信息搜索理論、技術(shù)、方法上,人們開始引入人工智能。本文綜合現(xiàn)有搜索引擎的成果,將人對(duì)圖書資料檢索的智能行為應(yīng)用到搜索引擎中,進(jìn)行了如下內(nèi)容的研究: 1.分
2、析了人們?cè)趫D書館查閱資料的智能行為包括:記憶能力、理解能力、感知能力、推理能力、實(shí)踐能力。分析了圖書資料查閱與Internet中信息檢索的相似性。系統(tǒng)地分析和總結(jié)了現(xiàn)在全文搜索引擎實(shí)現(xiàn)方式上的五種智能能力的表現(xiàn),提出了三網(wǎng)智能行為模型(Outernet(外網(wǎng))→Internet(萬維網(wǎng))→Innernet(內(nèi)網(wǎng))),闡述了實(shí)現(xiàn)該模型的關(guān)鍵問題,通過一個(gè)具體的應(yīng)用實(shí)例,說明了三網(wǎng)智能行為模型的實(shí)現(xiàn)是可行的。 2.從網(wǎng)頁和用戶查詢關(guān)
3、鍵詞的“概念與意義”匹配的角度,借助了形式概念分析這一工具對(duì)網(wǎng)頁的形式概念表示、關(guān)聯(lián)規(guī)則的獲取、網(wǎng)頁匹配中的不確定性推理三個(gè)方面進(jìn)行了研究: (1)在定義用戶查詢?cè)~的下接近與上接近的基本概念基礎(chǔ)上,研究了下接近網(wǎng)頁集形成的多值形式背景的形式概念表示方法,該方法以單個(gè)屬性等價(jià)類為出發(fā)點(diǎn),采用概念格形式概念對(duì)象之間的相等、包含、相交關(guān)系,建立了形成概念格的算法。與現(xiàn)有概念格建立算法相比,其時(shí)間復(fù)雜度有了較大的降低。 (2)結(jié)
4、合用戶查詢?cè)~與網(wǎng)頁匹配的特點(diǎn),把現(xiàn)有概念格上的關(guān)聯(lián)規(guī)則擴(kuò)充為“與規(guī)則”和“或規(guī)則”,研究了從概念格中獲取這兩種關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法、算法。同現(xiàn)有概念格上無冗余規(guī)則獲取算法相比,其時(shí)間復(fù)雜度有了顯著的下降。 (3)從形式概念分析的角度出發(fā),研究了利用關(guān)聯(lián)規(guī)則,對(duì)上接近網(wǎng)頁集中的網(wǎng)頁與用戶查詢?cè)~進(jìn)行不確定性匹配的模型、方法、算法,其算法復(fù)雜度是比較低的。 3.使用線性歸結(jié)方法研究了英文網(wǎng)頁的詞法分析,認(rèn)為歸結(jié)過程本身就是一個(gè)線性歸
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