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1、用戶在檢索信息時(shí)通常采用輸入一些關(guān)鍵詞的形式,在初次檢索時(shí)輸入的關(guān)鍵詞往往不夠具體,并且這些關(guān)鍵詞所能夠反映的信息量是有限的。再加上用戶對(duì)信息檢索系統(tǒng)的熟練程度不同,因此在初次檢索時(shí)用戶往往不能很確切地表達(dá)自己的查詢意愿。針對(duì)這一現(xiàn)狀,眾多學(xué)者展開了對(duì)查詢優(yōu)化技術(shù)的研究。由于遺傳算法本身的魯棒性、自適應(yīng)性、隱含并行性和強(qiáng)大的搜索能力,在查詢優(yōu)化方面廣為使用;相關(guān)反饋技術(shù)是查詢優(yōu)化常用的另外一種技術(shù),它已經(jīng)在查詢優(yōu)化領(lǐng)域顯示出了其優(yōu)異的性
2、能。因此,本文采用向量空間模型(VSM)作為檢索模型,首先嘗試了采用遺傳算法進(jìn)行查詢優(yōu)化,直接得到最優(yōu)的查詢,取得了較為明顯的優(yōu)化效果;然后又結(jié)合相關(guān)反饋技術(shù),對(duì)遺傳算法的用途作了調(diào)整,提出了新的基于遺傳算法和相關(guān)反饋技術(shù)的查詢優(yōu)化方法,能夠進(jìn)一步提高查詢優(yōu)化的效果。 本文的主要研究?jī)?nèi)容及取得成果如下: 首先,研究了遺傳算法在查詢優(yōu)化中的作用。在分析當(dāng)前幾種典型的應(yīng)用遺傳算法的查詢優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上,通過改進(jìn)適應(yīng)度函數(shù)和遺
3、傳操作算子,設(shè)計(jì)了一種新的基于遺傳算法的查詢優(yōu)化方法,用于求取優(yōu)化的查詢向量。新方法能夠提高查詢優(yōu)化的效果。 進(jìn)而,探討了遺傳算法和相關(guān)反饋(relevance feedback)技術(shù)的結(jié)合對(duì)查詢優(yōu)化的作用。通過分析傳統(tǒng)相關(guān)反饋技術(shù)對(duì)查詢優(yōu)化的作用,并巧妙地將它和遺傳算法相結(jié)合,提出了一種基于相關(guān)反饋和遺傳算法相結(jié)合的查詢優(yōu)化方法。我們引入了查詢修正向量的概念,利用上述遺傳算法求取查詢修正向量,并結(jié)合初始查詢和相關(guān)反饋形成相對(duì)較
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