基于智能代理的信息检索机制在“数字城市”中的应用

如何在海量的数据中找出我们需要的信息,是"数字城市"中急需解决的一个重要问题。在"数字成都"建设中,通过具有一定智能性的搜索策略建模,实现对元数据库的快速检索、数据的快速下载、数据的交互预览和信息缓存机制,构造由Web访问服务器和Web数据服务器两部分组成的智能代理搜索引擎,具有任务解析、数据踪迹的保留、数据缓存的特点。

基于潜在语义以及关键字的油气田工程智能知识信息检索方法

在油气田工程智能知识信息中,有效信息分布结构及其检索目标特征语义分析程度不同的影响,很难在特定条件下完成有效信息的全局检索,且所得检索结果与预期结果偏差较大,严重影响油气田工程智能知识信息分析进度。为了解决这一难题,提出基于潜在语义与关键字对其展开检索方法研究。建立基于潜在语义的油气田工程智能知识信息数据预处理模型,基于模型进行潜在语义分析、关键字信息空间的多重分析、知识信息检索相似度识别,实现高精度检索信息的效果。实验结果表明,提出方法能够有效提升目标信息检索精准度,在检索速率、完整度及检索稳定性方面具有提升优化作用。

智能信息检索研究范式的演进、反思与前瞻

随着人本AI重要性日益凸显,智能信息检索研究受到越来越多的关注。为更清晰地了解智能信息检索研究现状,文章着重分析智能信息检索研究范式的演进,揭示并反思其演进历程。采用主题分析法,分析183篇智能信息检索文献,归纳研究范式与主题,综述已有研究发现和成果,揭示发展现状,讨论发展前景。研究发现:智能信息检索研究存在“技术”“技术+用户”“人本”等3种研究范式。技术范式主要关注优化语料库和语义分析、信息分类和结果排序等,以提升检索精度。“技术+用户”范式聚焦通过优化个性化检索、信息安全、多媒体检索等技术,满足用户需求。人本范式主要探究人与系统的交互、人本系统设计以及技术伦理。未来,技术范式研究需突破传统信息检索技术研究目标的限制,规避AI技术应用风险,创新技术;“技术+用户”范式研究需向智能交互信息检索迈进,实现用户需求与技术的深度融合;人本范式相关研究潜力大,需聚焦体验和伦理,推进人本智能信息检索理论与实践的发展。

基于智能化技术的图书馆信息检索与推荐系统研究

随着信息技术快速演进,依托于智能设备的图书馆信息检索和推荐系统应运而生。本研究专注于探索智能技术驱动的图书馆信息查询与推荐系统的构建和执行,目标是通过融入先进的人工智能技术,提升信息查询的精确度和效率,并为读者带来更为个性化的图书推送体验。

Web页面信息检索智能代理模式研究

叙述了 Web页面信息检索的浏览模式、搜索引擎模式和信息检索智能代理模式的工作过程及其特点 ,重点讨论了信息检索智能代理的软件结构及其系统集合和框架引擎的程序设计方法。

智能信息检索代理结构

信息过载已成为Internet用户信息检索时的最大难题,利用智能信息检索代理技术可解决这些问题。在对智能代理特征(主要包括智能搜索,导航向导,自动通告,个人信息管理,动态个人化网页,以及页面辅助阅读工具等)进行分析的基础上,参照模块化的代理结构,讨论了智能Agent的各组成模块功能和各个模块在实现不同功能时的组织方法。经过初步实践表明,智能Agent用于提高信息检索效率和减小网络信息过载是可行和有效的。

基于用户兴趣的Web信息检索智能代理

随着Internet信息的日益剧增，如何从Internet网上的海量信息中，迅速、有效地获取用户所需要的信息，是亟待解决的问题，也是目前研究的热点和难点。通过对Web信息检索智能代理技术的介绍，提出了基于用户兴趣的Web检索多智能代理系统模型，并给出了该系统的用户兴趣学习和判断的算法。该模型的部分模块已用Java实现。

智能代理Agent的网上信息检索系统

本文分析了目前网上信息检索的状况 ,提出了智能代理 Agent信息检索系统的结构 ,并对其特点及存在的问题作了进一步的分析。

基于多代理的Web智能信息检索研究

介绍了 Ａｇｅｎｔ系统的概念和特性。讨论了应用多 Ａｇｅｎｔ进行 Ｗｅｂ智能信息检索的理论，提出了一种基于多 Ａｇｅｎｔ的 Ｗｅｂ信息检索体系结构。该结构是由用户接口主体、任务主体以及信息主体组成。将该结构应用到 Ｗｅｂ信息检索中，可以提高信息服务的质量和速度。

人工智能信息处理技术在网络信息检索中的应用

人工智能信息处理技术在网络信息检索中的应用已经成为信息科学领域的重要研究方向。本文首先介绍了人工智能在信息检索中的关键作用,包括个性化搜索与推荐、语义理解与意图识别、自然语言处理、图像与多媒体信息检索以及跨语言与跨领域检索等方面。其次讨论了人工智能在信息检索中面临的挑战,如数据隐私与安全、模型解释性与可解释性、信息质量和可信度、多语言和多领域问题以及信息过载问题。最后本文提出了一些应对挑战的应用措施,包括自然语言处理、机器学习和深度学习在信息检索中的应用,以期为进一步研究和实践提供参考。

人工智能信息处理技术在网络信息检索中的应用

传统的信息检索系统主要依赖于基于关键词的检索和简单的统计方法,这种方法在处理大规模、多样化的信息时存在着一系列问题,如检索效率低下、结果不精准等。随着人工智能技术的快速发展,特别是自然语言处理、机器学习和深度学习等技术的成熟应用,人工智能在信息检索中的应用逐渐展现出了巨大的潜力。通过引入人工智能技术,信息检索系统不仅能够更加智能化地理解和处理用户查询,还能够实现个性化的服务,为用户提供更加精准、高效的信息检索体验。因此,人工智能技术在网络信息检索中的应用备受关注,并在各个领域展现出了广阔的前景。

基于多代理的Web智能信息检索研究

介绍了代理系统的概念和特性。讨论了应用多代理进行Web智能信息检索的技术 ,随后提出了一种基于多代理的Web信息检索体系结构。

基于贝叶斯网络的智能装备运维信息检索及决策支持系统设计

常规的智能装备运维信息检索及决策支持系统功能模块多设定为单项目模式,对于装备控制的处理效率较低,致使系统决策执行次数下降。为此提出对基于贝叶斯网络的智能装备运维信息检索及决策支持系统的设计。根据当前测定,先接入中央控制装置,关联信息传输电路与存储器,完成系统硬件的设计;在此基础之上,结合贝叶斯网络,提升装备控制的处理效率,设定装备运维信息检索及决策支持功能模块,并增设数据信息动态存储库,完成系统软件的设计。系统测试结果表明:针对选定的5组执行任务,通过3个周期测定,最终得出的系统决策执行次数最终均被控制在10次以下,说明在贝叶斯网络,此次设计的智能装备运维信息检索及决策支持系统效率更高,针对性更强,具有实际的应用价值。

人工智能时代的信息检索:应用现状、现实挑战与应对策略

人工智能时代,信息呈爆炸性增长,检索成为获取信息、了解世界的主要途径之一。随着人工智能技术的发展,信息检索发生了系统性的变革与创新。本文介绍了人工智能技术在信息检索领域的应用现状,从理解搜索意图和呈现搜索结果两个层面描绘了传统搜索引擎算法与人工智能技术的融合;探讨了信息检索在人工智能时代面临的隐私安全与数据偏差、算法偏见与透明度、技术误用与不当人为干预等问题;并从保护用户隐私、降低数据偏差,减少算法偏见、提升算法透明度,严格监管审核、完善法律法规和行业标准等方面提出应对策略。

2024年智能化时代科技信息服务创新发展大会暨图书馆新应用及信息检索能力提升培训班在张家界学院开班

6月13日上午,2024年智能化时代科技信息服务创新发展大会暨图书馆新应用及信息检索能力提升培训班开幕仪式在张家界学院举行。本次会议及培训班由湖南、广东、海南、广西、河南五省(区)高校图书情报工作委员会和湖南图书馆学会职业院校图书馆工作专业委员会联合主办,来自全国高校的近200名代表参加了此次活动。

人工智能技术在高校图书馆信息检索中的应用研究

信息检索是高校图书馆开展信息服务和管理的重点工作内容,是服务管理人员向高校师生提供服务的关键模块。信息服务管理人员必须从智能化时代背景出发,将人工智能技术合理应用于信息检索工作中,以提升高校图书馆服务和管理工作质量。为了探究人工智能技术在高校图书馆信息检索中的具体应用,本研究首先对该技术在高校图书馆信息检索中的应用原理进行分析;其次,探究该技术在高校图书馆信息检索中的具体应用;最后,制定可行的应用策略,以期通过人工智能技术的应用,提高高校图书馆信息检索的质量和效率。

基于人工智能的数字图书馆信息检索系统

针对目前部分数字图书馆信息检索系统性能及检索效率较低的现状,构建了一种整体检索性能更优的图书馆信息检索系统模型。该模型是基于人工智能技术,在引入贝叶斯理论的基础上,结合随机森林算法构建的数字图书馆信息检索系统模型。对比现有的检索系统模型,该模型可以获得更高的检索精度、查准率、查全率,并进一步缩短了检索时间,其检索性能已经在数字图书馆信息检索系统中得到了验证。

图书馆信息检索中人工智能技术的应用分析

人工智能技术能够通过数据处理和智能算法为图书馆信息检索提供应用支持,不仅可以提升检索速度、降低检索难度,而且还能够优化用户体验。为了进一步探究人工智能技术在图书馆信息检索中的具体应用,本研究从自然语言处理、机器学习以及知识图谱三项人工智能技术角度,探讨人工智能技术在图书馆信息检索中的实际应用,具体应用内容包括智能问答、个性化推荐、智能分类和标引三方面,结合具体的应用案例分析人工智能技术在图书馆信息检索中的实际应用。结合具体案例分析证实人工智能技术在图书馆信息检索中的应用优势,并为人工智能技术在图书馆信息检索中推广应用提供支持。

基于电子信息技术的智能信息检索系统设计

传统智能信息检索系统各个模块之间相互独立,检索效率较低,为此设计基于电子信息技术的智能信息检索系统。首先,根据检索需求,设定基础的硬件控制指标与参数。其次,采用多层级的方式设计智能信息检索系统的功能模块。最后,将个性化Agent电子信息检索库整合到系统中,并进行系统测试。测试结果表明,3个测试小组的检索查准率均在90%以上,说明该系统具有高度的灵活性和高效性。

基于自然语言处理的社区人口数据公共信息智能检索方法

现有的数据资源智能检索方法的检索排序质量较低,检索结果文档排名顺序和文档之间的相关性较低,为此提出基于自然语言处理的社区人口数据公共信息智能检索方法。对物联网检索问题进行分析,引入自然语言处理方式对社区人口数据公共信息进行映射处理,以信息在公共语义空间环境的分布位置为基础提取特征,将与社区人口数据公共信息检索请求特征拟合度最高的信息作为检索输出结果,实现社区人口数据公共信息智能检索。在测试结果中,所设计检索方法的NDCG值未受到并行检索请求数量的影响,NDCG值处于较高水平,表示检索结果的排序质量较高,文档排名顺序和文档之间的相关性较高,说明设计方法能够有效地对检索结果进行排序,具有较高的性能。