面向Web的個性化語義信息檢索技術(shù)

前言

　　《山東財政學(xué)院學(xué)術(shù)文叢》（以下簡稱《學(xué)術(shù)文叢》）是山東財政學(xué)院為集中展示本校學(xué)人學(xué)術(shù)研究成果而編輯出版的系列叢書?！秾W(xué)術(shù)文叢》的出版，對于落實山東財政學(xué)院“學(xué)科立?！迸c“人才強?！钡陌l(fā)展戰(zhàn)略、繁榮學(xué)術(shù)研究事業(yè)、加強同學(xué)術(shù)界的交流等具有十分重要的意義?！　∈冀ㄓ?986年、由鄧小平同志親筆題寫校名的山東財政學(xué)院，是在改革開放的春風(fēng)中，由財政部和山東省人民政府共同創(chuàng)辦、實行以地方管理為主的普通高等財經(jīng)院校。學(xué)校目前擁有14個二級學(xué)院，43個本科專業(yè)，22個碩士學(xué)位授權(quán)點和MBA、MPA兩個專業(yè)學(xué)位授權(quán)點。學(xué)校學(xué)科門類齊全，已形成以經(jīng)濟學(xué)、管理學(xué)為主，文、法、理、工等六大學(xué)科門類相結(jié)合的學(xué)科結(jié)構(gòu)。其中財政學(xué)、會計學(xué)、金融學(xué)、企業(yè)管理、國際貿(mào)易學(xué)、管理科學(xué)與工程為山東省重點學(xué)科，財政學(xué)與企業(yè)管理為省級重點強化建設(shè)學(xué)科。在山東省政府確定的“泰山學(xué)者”特聘教授設(shè)崗學(xué)科中，財政學(xué)、金融學(xué)位列其中。依托于以上優(yōu)勢學(xué)科與特色學(xué)科，一批批學(xué)科帶頭人與學(xué)術(shù)骨干脫穎而出，學(xué)校也由此成為省內(nèi)著名、在全國有一定影響的經(jīng)濟學(xué)與管理學(xué)研究人才高地。

內(nèi)容概要

　　本書（以下簡稱《學(xué)術(shù)文叢》）是山東財政學(xué)院為集中展示本校學(xué)人學(xué)術(shù)研究成果而編輯出版的系列叢書。《學(xué)術(shù)文叢》的出版，對于落實山東財政學(xué)院“學(xué)科立校”與“人才強?！钡陌l(fā)展戰(zhàn)略、繁榮學(xué)術(shù)研究事業(yè)、加強同學(xué)術(shù)界的交流等具有十分重要的意義?！　”緯鴮π畔z索的研究內(nèi)容和研究目的、信息檢索的研究現(xiàn)狀、傳統(tǒng)檢索模型、檢索性能評價方法、語義網(wǎng)等基礎(chǔ)內(nèi)容進行了簡單介紹；在此基礎(chǔ)上，重點介紹了個性化信息檢索和面向語義網(wǎng)信息檢索的相關(guān)理論、算法和技術(shù)框架。

作者簡介

林培光，男，1978年4月生，山東煙臺人。2006年畢業(yè)于北京理工大學(xué)計算機應(yīng)用技術(shù)專業(yè)，獲博士學(xué)位，現(xiàn)為山東財政學(xué)院副教授，學(xué)術(shù)骨干。主要研究方向為信息檢索、自然語言處理，目前已發(fā)表論文30余篇，主持和參與縱向科研項目7項，橫向課題2項。曾獲山東財政學(xué)院2004—2006年度優(yōu)秀科研成果獎一等獎，移動教學(xué)獎三等獎和北京理工大學(xué)優(yōu)秀博士畢業(yè)生等榮譽稱號。

書籍目錄

第1篇  信息檢索的研究背景和相關(guān)基礎(chǔ)　第1章  信息檢索的研究目的和意義　  1.1  解決信息超載與信息饑餓的矛盾　  1.2  信息檢索需要不確定性推理　  1.3  適應(yīng)個性化信息檢索的需求　  1.4  為檢索評價提供新方法　  1.5  基于語義的信息檢索　第2章  信息檢索的研究現(xiàn)狀　  2.1  信息檢索的發(fā)展歷程　  2.2  國外研究情況　  2.3  國內(nèi)研究情況　  2.4  語義網(wǎng)信息檢索現(xiàn)狀　第3章  信息檢索模型概述　  3.1  特征項與特征項的權(quán)重　  3.2  布爾模型　　3.3  向量模型　  3.4  概率論模型　  3.5  元搜索引擎　  3.6  基于本體的檢索模型　第4章  常見的檢索性能評價方法　  4.1  引言　  4.2  什么是檢索評價　  4.3  召回率和精確率　  4.4  變化的召回率和精確率　  4.5  召回率和精確率的復(fù)合評價　第5章  語義Web和描述邏輯　  5.1  語義Web　  5.2  描述邏輯　  5.3  語義Web與描述邏輯　  5.4  小結(jié)　第6章  云模型理論　  6.1  云模型產(chǎn)生背景　  6.2  云模型的基本概念　  6.3  云數(shù)字特征的雙重性　  6.4  正向云發(fā)生器的實現(xiàn)算法　  6.5  逆向云發(fā)生器的實現(xiàn)算法　  6.6  云變換　  6.7  定性概念的可還原性——云滴的生成　  6.8  云模型的應(yīng)用第2篇  面向Web的個性化信息檢索　第7章  個性化信息檢索框架及理論基礎(chǔ)　  7.1  引言　  7.2  相關(guān)概念　  7.3  個性化信息檢索系統(tǒng)框架及檢索過程　  7.4  信息檢索的關(guān)鍵技術(shù)　  7.5  小結(jié)　第8章  基于云的泛概念檢索模型　  8.1  引言　  8.2  基于云的泛概念檢索模型　  8.3  小結(jié)　第9章  檢索評價和用戶相關(guān)性判定　  9.1  信息檢索性能的云評價方法　  9.2  信息檢索性能的加權(quán)綜合評價方法　  9.3  信息檢索性能的加權(quán)綜合云評價方法　  9.4  個性化信息檢索系統(tǒng)的用戶相關(guān)性判定　  9.5  小結(jié)　第10章  用戶建模技術(shù)及興趣挖掘　  10.1  引言　  10.2  用戶興趣模型　  10.3  基于最大生成樹的文檔聚類在信息檢索中的應(yīng)用　  10.4  小結(jié)　第11章  查詢相似度計算和查詢后處理　  11.1  引言　  11.2  詞語相似度的計算和相關(guān)性判斷　  11.3  基于熵原理的信息檢索后處理算法　  11.4  其他的后處理　  11.5  小結(jié)　第12章  基于J2EE的個性化信息檢索系統(tǒng)架構(gòu)　  12.1  引言　  12.2  個性化信息檢索系統(tǒng)的用例分析　  12.3  個性化信息檢索系統(tǒng)框架　  12.4  基于J2EE的個性化信息檢索系統(tǒng)結(jié)構(gòu)　  12.5  設(shè)計與實現(xiàn)第3篇  面向語義網(wǎng)的信息檢索　第13章  基于本體的語義信息檢索模型　  13.1  引言　  13.2  信息檢索模型的一般定義　  13.3  SIRM-O：基于本體的語義信息檢索模型　  13.4  小結(jié)　第14章  基于描述邏輯的知識庫檢索　  14.1  引言　  14.2  相關(guān)研究　  14.3  基于Rolling-up技術(shù)的檢索優(yōu)化方法　  14.4  基于斷言圖的知識庫檢索　  14.5  小結(jié)　第15章  描述邏輯ALC的不確定性擴展　  15.1  引言　  15.2  相關(guān)研究　  15.3  研究基礎(chǔ)——描述邏輯ALC　  15.4  Cloud—ALC：描述邏輯ALC的云擴展　  15.5  Cloud—ALC的性質(zhì)　  15.6  Cloud—ALC的推理　  15.7  小結(jié)　第16章  基于語義網(wǎng)的分布式信息檢索系統(tǒng)　  16.1  引言　  16.2  D-IRSW檢索系統(tǒng)模型　  16.3  小結(jié)附錄一  云的正向生成器算法附錄二  云的逆向生成器算法附錄三  推薦閱讀材料參考文獻后記

章節(jié)摘錄

　　第1篇　信息檢索的研究背景和相關(guān)基礎(chǔ)　　第4章　常見的檢索性能評價方法　　4.1　引言　　檢索評價作為信息檢索領(lǐng)域的重要課題之一，已有多年的研究歷史。但是，檢索評價問題仍然沒有徹底解決。本章將進一步討論信息檢索系統(tǒng)中的檢索性能評價（retrieval performance evaluation）問題。最常用的系統(tǒng)性能度量方法是時間和空間方法。檢索系統(tǒng)使用的時間越短，占用的空間越少，則系統(tǒng)的性能越好。當(dāng)然在時間和空間復(fù)雜度之問有一個折衷問題。但對于信息檢索系統(tǒng)，除了時問和空間方面的度量外，還需要其他方面的度量方法。事實上，由于用戶的查詢請求本質(zhì)上具有一定的模糊性，檢索到的文檔并不是對用戶查詢的精確應(yīng)答，因此必須按照它們的相關(guān)度來排序。這樣的相關(guān)排序是數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)（data retrieval system，DRS）不具有的部分，而在信息檢索中是非常重要的。因此，信息檢索系統(tǒng)需要對應(yīng)答集合的準(zhǔn)確度進行評價。通過對信息檢索系統(tǒng)的合理評價，可以知道該系統(tǒng)的優(yōu)缺點，從而引導(dǎo)用戶選擇適合自己的系統(tǒng)，同時信息檢索提供商進一步改進檢索系統(tǒng)，更好地提高自己的服務(wù)質(zhì)量。在繼續(xù)討論檢索評價之前，先介紹“相關(guān)性”的概念?！　　跋嚓P(guān)性”是一個多維的認知概念，它的涵義依賴于檢索系統(tǒng)和檢索者對信息需求的感知和理解。它又是一個動態(tài)概念，依賴于檢索者或最終用戶在某一時空上對信息集合與信息需求之間關(guān)系的實質(zhì)判斷。很早一些檢索系統(tǒng)已把用戶相關(guān)性判斷作為自身機制的一部分，如相關(guān)反饋機制，使用戶成為系統(tǒng)的有機組成部分。相關(guān)反饋技術(shù)就是使用戶的判斷參與檢索過程，但往往用戶的主觀因素在判斷過程中起很大作用，所以與系統(tǒng)設(shè)計者的期望有一定距離，雖然相關(guān)反饋技術(shù)在信息檢索系統(tǒng)中已成為一個重要部分，但也不能夸大其有效性?！　￡P(guān)于信息檢索評價方面的研究已經(jīng)很多，但是很多信息檢索領(lǐng)域的研究者仍然認為達到最好的評價距離我們的研究還很遠。相關(guān)的評價研究詳見參考文獻?！　　?/pre>








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