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基于术语相似度的贝叶斯网络检索模型扩展研究

作　者: 白彦霞
导　师: 徐建民
学　校: 河北大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 贝叶斯网络术语相似度信息检索同义词
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 16次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着网络技术的迅速发展,传统的基于关键词匹配的信息检索技术已不能满足用户准确、全面定位信息的要求。因此,许多研究者开始关注基于语义的信息检索,将语义上相同、相近、相包含的术语进行匹配,以此来提高检索性能。利用同义词扩展查询可以扩大相关信息的检索,即提高查全率。但是盲目的扩展查询就会以牺牲查准率为代价,因为这些同义词之间的相似程度存在着区别,究竟使用哪些同义词来扩展查询直接影响着检索结果的质量。术语相似度可以从一定程度上辨别这些同义词间的近似程度,从而可以更准确的确定用于扩展查询的同义词,即可以在不降低查准率的条件下提高查全率。论文利用术语相似度量化术语间的相似关系,并将这种量化的术语关系应用于基于贝叶斯网络的信息检索,构造基于这种量化术语关系的扩展的贝叶斯网络检索模型。文中给出了扩展模型的拓扑结构,各层节点详尽的概率估计以及完整的文档检索与推理过程。最后对扩展模型进行评估,结果表明该模型不仅可以有效地提高检索性能,而且相关文档的排序也更加合理,在一定程度上实现了基于语义的信息检索,这正是目前信息检索发展的必然趋势。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章引言  8-11
  1.1 研究背景  8
  1.2 国内外研究现状  8-10
  1.3 本文工作  10
  1.4 论文组织结构  10-11
第2章信息检索概述  11-20
  2.1 信息检索定义  11-12
  2.2 信息检索中的文档表示  12-14
  2.3 信息检索经典模型  14-16
    2.3.1 布尔模型  14-15
    2.3.2 向量模型  15-16
    2.3.3 概率模型  16
  2.4 检索性能评测指标  16-18
  2.5 语义检索  18-20
第3章基于贝叶斯网络的信息检索模型  20-29
  3.1 贝叶斯网络  20-22
  3.2 用于信息检索的贝叶斯网络模型  22-29
    3.2.1 推理网络模型  23-24
    3.2.2 信念网络模型  24-25
    3.2.3 贝叶斯网络检索模型  25-29
第4章基于术语相似度的贝叶斯网络检索模型扩展  29-40
  4.1 挖掘术语关系  29-33
    4.1.1 术语相似度  29
    4.1.2 信息检索中的同义词  29-31
    4.1.3 量化同义词间的相似性  31-33
  4.2 利用术语相似度扩展贝叶斯网络检索模型  33-35
  4.3 概率估计  35-37
    4.3.1 根术语节点  35
    4.3.2 非根术语节点  35-36
    4.3.3 文档节点  36-37
  4.4 推理与检索机制  37-40
第5章模型性能评测  40-46
  5.1 测试参考集合  40-43
  5.2 模型性能评测与分析  43-44
  5.3 模型性能评测小结  44-46
第6章总结与展望  46-48
参考文献  48-51
攻读硕士学位期间发表论文情况  51-52
致谢  52

基于术语相似度的贝叶斯网络检索模型扩展研究

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