基于关键字关联及节点兴趣的搜索机制

P2P节点用户的搜索内容在一定程度上体现了用户的兴趣。为此,提出一种基于关键字关联和节点兴趣的P2P信息搜索机制。该机制注重关键字之间关系的学习,通过用户操作发现节点兴趣。在搜索中利用关键字的语义关系增加命中目标,提高搜索成功率。根据节点兴趣缩小搜索范围、降低搜索开销。实验结果表明,采用快速建立索引表的方法和反馈机制能有效提高搜索性能。

一种基于区域特征关联的图像语义标注方法

图像语义的标注需要解决图像高层语义和底层特征间存在的语义鸿沟。采用基于图像分割、并结合图像区域特征抽取的方法,建立图像区域语义与底层特征间的关联,采用基于距离的分类算法,计算区域特征间的相似性,并对具有相同或相近特征的区域的语义采用关联关键字的方法进行区分,用关键字实现图像语义的自动标注。

基于Web日志的个性化搜索引擎模型的发现

个性化搜索是指同样的关键字对不同的人返回其感兴趣的搜索结果。对于不同的用户个体,同样的关键字可能有不同含义,如关键字"apple"被爱好音乐的人士理解为Apple iPod,但也会被健康饮食的人士理解为apple fruit。每次用户搜索关键字的过程,都会被记录在网站服务器的后台日志中。通过若干挖掘算法,将Web原始日志信息进行用户识别,会话分组后,提取单一用户多次会话中的搜索关键字关联规则,为实现个性化搜索引擎提供参考。

P2P环境下数字图书馆系统基于语义的节点查询扩展研究

针对传统数字图书馆中基于关键字的P2P查询扩展存在对用户检索词语义信息解释不足的缺陷,本文提出一种P2P环境下基于语义的节点查询扩展方法,通过把关键字关联表和本体相结合,实现了一种个性化查询扩展方法,同时利用这种扩展方法实现P2P中基于兴趣网络的搜索,能够较大幅度提升检索效率。