一种基于概念的交互式Web搜索模型

当前基于关键字查询的大多数搜索引擎都没有提供个性化的用户服务 ,搜索结果主要根据关键字与文档的相似度来排序 ,这很难满足用户对日益膨胀的信息资源的需求。面对用户越来越难以迅速精确地检索到所需信息的现状 ,本文提出一种应用于LAN中的基于概念的三层搜索引擎模型 :通过用户交互的方式 ,使得搜索具有个性化、智能化的特点。

用户行为驱动偏好代理模型辅助的交互式个性化进化搜索算法

随着互联网用户数量迅猛增长,产生了大量用户生成内容,出现了信息过载现象.考虑用户生成数据,建立用户兴趣偏好模型,同时联合交互式进化计算,提出用户行为驱动偏好代理模型辅助的交互式个性化进化搜索算法,帮助用户从海量搜索空间中搜寻符合用户潜在需求和兴趣偏好的项目或内容.利用用户交互行为、评分数据和项目类别信息,构建基于受限玻尔兹曼机的用户偏好感知模型,抽取用户偏好特征;从进化优化的角度,设计基于用户偏好的代理模型及其进化策略,生成含用户偏好的新个体,并预测进化个体适应值,引导进化优化过程;根据新增用户生成内容和模型管理机制,动态更新各模型,及时跟踪用户偏好,顺利完成个性化进化搜索.通过大量真实世界数据集的实验,验证了所提算法处理动态个性化搜索和推荐任务的可行性及有效性.

基于WebGL技术和Oak3D引擎的交互式三维地球模型研究

使用WebGL技术和Oak3D引擎对三维地球进行了模拟。该模型与平台无关,简便高效,使用简单,具有良好的Web交互性,不需要任何浏览器插件支持,对互联网时代的3D可视化实现具有一定的参考价值。

Web数据库中基于三层交互式模型的容错技术

提出了一个Web数据库中有别于传统技术的容错模型，它基于三层交互式的体系结构，实现了容借机制和容错策略的分离，大大提高了系统的灵活性和可扩展性．同时给出了该模型的具体实现及在实际中的应用．

中文交互式网络搜索引擎及其自学习能力

论文介绍了一种具有自学习能力的中文交互式网络搜索引擎INSE(aninteractivenetsearchengineforChi-nesetext),向量空间模型、基于自动机思想的中文分词技术和神经网络BP算法的应用是INSE的主要特点,重点讨论了INSE的自学习能力。基于自动机思想分词是INSE提出的新概念,应用于中文分词可以满足最大匹配且速度较快。INSE自学习能力的实现依靠神经网络的BP算法。该算法应用于交互式网络搜索引擎可以提供更加精确的查询结果。

基于内容的图像搜索的算法模型与分布式Web方案

本文首先提出并详细描述了一种基于内容的图像归档和查询的基本算法模型 ,并在此基础上提出了一个基于Web的基本实现方案 :后台采用 Robot程序获取 Internet上图像数据并存储 URL,在应用层对搜索到的图像数据建立图标库和特征库 ;前台采用基于浏览器的 Web查询页面实现与用户的交互并获取查询信息 ,通过 ASP和 DHTML与后台的特征库进行匹配以实现地址和相应图标的返回结果显示 .文章最后为对引入 XML,COM/ DCOM和移动 Agent技术以克服上述方案中存在的局限性的最终分布式方案进行了概要设计和分析 .

基于搜索结果的Web预取模型研究

目前搜索引擎返回的信息太多且难以根据用户的兴趣提供检索结果,而个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法.文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合,以改进的STC聚类方法组织搜索结果,主动推荐用户感兴趣的文档并将其中的Top-N对象预取到本地. WWW缓存中的Web文档代表了用户当前的兴趣,通过建立用户概率兴趣模型,在搜索结果STC聚类的基础上进行内容过滤.实验表明,基于搜索结果的Web预取模型具有较好的时间性能和较高的查准率.

交互式水域环卫机器人的避障路径规划算法

为使交互式水域环卫机器人(Interactive Water Sanitation Vehicle,IWSV)在进行垃圾收集时成功捕获水中浮动垃圾并顺利规避水域障碍物,提出一种将基于采样的快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法与速度障碍模型相结合的路径规划算法。利用双目摄像头基于视差定位法获取水域动态障碍物的位置坐标,利用IWSV搭载的感应元件获取其自身与障碍物的相对方位角,基于速度障碍法计算可成功避开障碍物的移动角度调整范围,对更优的RRT算法中的随机采样过程进行进一步优化,得到改进的避障路径规划算法。考虑实际应用场景,引入抗积分饱和比例积分微分控制(Proportional Integral Differentiational Control,PID Control)法使航向控制器的控制效果更为精准有效。在实景测试时避障路径规划算法存在稳健性,基于到达时间(Time of Arrival,TOA)定位法进行仿真分析。仿真试验结果表明,该路径规划算法比RRT算法和改进前的RRT算法路径规划效果更优,可靠性更好,可在较短时间内避障并得到较优移动路径。在实景测试时基于TOA的Chan算法更加符合定位估计需求,且IWSV本体感应装置的噪声测算宜在10 m以内。

基于量子的交互式信息检索模型分析

阐述信息检索的概念,简要介绍比较常见的信息检索模型,详细介绍新的信息检索模型——基于量子的交互式信息检索模型。

自动设计交互式、可执行的星型模型

自动设计交互式可执行的星型模型是一种基于Web用户界面的工具.用户可以根据现存的可操作的数据库的一些图表来设计生成数据仓库星型模型.本系统软件能帮助相关人员利用计算机,快速方便的对企业及相关部门所需的数据及信息进行管理、输入、输出、查找,使散乱的信息能够具体化、直观化、合理化.

Web搜索中的数据挖掘技术研究

WWW已经成为世界上是大的分布式信息系统,如何快速有效地搜索用户所需的资源一直是研究热点。Web挖掘也已经成为数据挖掘中相对成熟的一个分支。本文针对Web资源搜索中利用的相关Web挖掘技术做一个综述。文章首先对目前流行的Web内容挖掘方面的常用技术进行了研究分析,然后着重研究了Web结构挖掘技术,介绍并评价了多种算法模型。接着介绍了用户使用的挖掘,并提出了Web内容挖掘技术,结构挖掘技术和用户使用挖掘相结合,应用于开发智能型搜索引擎的趋势。

基于搜索引擎日志发现相近Web查询

提出了一种利用搜索引擎日志发现高质量相近Web查询的新方法.对一个给定的查询,从日志中抽取候选查询的一些量化指标,如被查询的不同用户量、被查询的次数、用户在反馈结果中的点击次数、与给定查询间的共有词项个数、点击相同URL的个数及其分布等,用手工标记部分训练数据,进而建立一个发现有较好反馈结果的相近查询的回归模型.实验显示用该方法可得到较高的结果精度.

基于Web结构挖掘的搜索引擎作弊检测方法

搜索引擎作弊行为从搜索引擎优化中演变而来,却对网络发展带来负面影响。通过构造站内站外精简模型用于判断几类作弊行为,得出PageRank改进算法中惩罚因子的公式和其中三个函数的特征,展望了搜索引擎作弊检测方法的发展前景。

一种基于Web的Internet可视化信息自动采集模型

介绍一种基于Web的Internet可视化信息自动采集的系统模型，该模型能够对Internet可视化信息进行自动采集、分类，并对信息搜索和浏览提供必要的支持，该模型能从Internet上自动采集可视化信息，对图像和视频的主题进行自动分类，为显示查询结果的需要提供接口压缩图像和视频，并支持标准关系数据库查询。给出了模型结构，重点分析讨论了自动采集模型的原理。

一种改进的参考文献搜索模型及相关性技术研究

基于 Web的参考文献检索越来越受到欢迎 ,但是现有的参考文献相关性计算方法不能准确地给出参考文献的相关性 ,从而影响了用户文献检索的质量 .首先给出了一个参考文献结构模型 ,在该模型中提出了虚节点的概念 ,从而大大拓展了文献检索的范围 ;其次在参考文献结构模型的基础上 ,通过充分挖掘参考文献之间的引用关系来计算参考文献在参考文献信息库中的重要性 .通用组合位置

一个基于Web挖掘的中文专业搜索引擎的设计与实现

本文介绍了一个基于Web挖掘技术的中文专业搜索引擎的实现和所用的关键技术 ,提出了类别向量的概念以及如何将Web结构挖掘和内容挖掘结合起来 ,利用改进的VSM技术实现网页自动分类的方法。

Web社区搜索引擎的研究与设计

Web社区是组织之间实现信息交流、共享和讨论的环境。一个Web社区一般涉及几十到几百个组织,怎样快速的从组成Web社区的组织中获取信息是一个很重要的问题。论文分析了Web社区搜索的特点,介绍了Web搜索引擎的基本原理。基于Web抓取器,向量空间模型,结合相关性排序等技术实现了一个Web社区搜索引擎——ChinalabSearch,详细阐述了系统的体系结构。根据对系统的性能评估,系统满足Web社区的搜索要求,可以提高在社区内查找信息的效率,为组织间的合作提供方便。

个性化的Web信息搜索研究

Web搜索从根本上改变了人们查找信息的方式。实现Web信息搜索个性化主要有推荐系统和个性化的Web搜索系统两大类,概述了每种类型的基本思路,分析了Web信息个性化技术使用的个性化用户兴趣模型的建立及更新,剖析了实现Web个性化搜索的前提条件,展望了个性化搜索的将来。

基于AJAX的智能检索在Web搜索的研究

为了实现Web智能检索，提出一种Web智能搜索引擎的模型，它是基于自然语言库和本体库对关键词进行解析，在AJAX模式中实现启发式检索，收集和使用用户反馈的重要叁数，并在此基础上设计和实现了一个Web搜索引擎。

面向大规模无结构数据的Web方面搜索方法

针对Web数据的异构性和非结构特征,提出一种最小开销的Web方面实体搜索方法:FacetedWeb.采用命名实体对Web进行结构化的标注,将无结构的Web数据建模为实体元组数据库以支持多类型的实体搜索和动态的方面选择.采用基于随机行走模型的概率排序算法,用结点的个性化PageRank值来衡量结果的相关性,以构造最小开销的方面接口.在真实Web数据集Clueweb上实现了FacetedWeb的原型系统,通过用户评测数据验证了FacetedWeb作为通用Web方面搜索引擎的有效性,并与传统实体搜索算法的进行对比,结果表明FacetedWeb在实体搜索的效率和精确度上具有明显的优势.