一种中医药行业搜索引擎的推荐词产生方式

随着计算机信息技术的发展,中医药行业大量的文献资料和数据库资源需要共享到Internet网上,以方便专业人士进行查询搜索,独特的中医药行业搜索引擎就是顺应这个需求而开发的.文章中笔者结合自己的经验和体会,提出了一种根据用户输入的查询词产生相关推荐词的方法.该推荐词产生方法与其它的搜索引擎如谷歌、雅虎、百度不同,结合了中医药行业搜素引擎与中医药行业中文分词的特点,应用一种算法来统计推荐词之间的相关性,用关系数据表方式对推荐词进行专门存储管理.实践证明此方法能够及时、准确的生成推荐词集,行业特征明显,具有一定的创新性和推广价值.

融合依存句法网络和PageRank的检索词推荐方法研究

面对信息过载的深化和交叉研究的兴起等问题,提升信息检索系统的过滤能力是提供有效的检索词推荐服务等相关研究的重要议题。本文提出将PageRank算法与依存句法网络融合进行知识库的检索词推荐,通过构建检索词集合与依存句法网络,采用PageRank算法对检索词排序以实现检索词推荐,用Web of Science中124516篇information science&library science (LIS)领域的文献摘要数据对该方法进行验证。邀请10位LIS领域的图书情报专业硕士研究生进行用户研究,并与已有的相似方法和系统对比。研究结果显示,本文方法推荐准确率为80%,推荐列表表内平均Cosine相似性为0.530,表内平均Jaccard相似性为0.395,表内检索词具有较相似系统更优的多样性和惊喜度等特征,说明该方法能够扩大推荐检索词对用户信息需求的覆盖面,可为信息检索结果的表现方式提供新的参考方法和视角,可直接用于信息检索的后端词汇组织方式,也可间接用于知识发现与跨学科研究。

基于矩阵分解的个性化轨迹推荐方法

轨迹推荐在轨迹数据挖掘中尤为重要,可以帮助用户从大量轨迹数据中快速找到满足用户需求的路线。现有的轨迹推荐方法通常是在原始轨迹数据上考虑特定代价标准最优的前提下返回出行路线,无法体现不同用户的不同行为习惯。针对此问题,将用户前后连贯的活动刻画为行为,提出基于矩阵分解的用户行为概率学习方法。基于学习的用户行为概率,将寻找概率最大路线问题转换为在行为图中寻找最短路径的问题。在真实数据集进行一系列实验,验证了算法的有效性和可行性。

基于Nutch的农业垂直搜索引擎研究

针对传统搜索引擎检索返回结果数量庞大、专业性差、查准率低等问题,在分析研究Nutch开源搜索引擎工作原理的基础上,采用基于词库的正向最大匹配分词算法实现中文分词、基于关键词的向量空间模型实现主题相关性判别、基于PageRank排序算法改进结果排序等对Nutch进行二次开发,并将农业领域本体应用于搜索引擎的信息采集及过滤、信息检索以及相关词推荐等各个阶段,设计并实现了基于Nutch的农业垂直搜索引擎。实验结果表明,基于Nutch的农业垂直搜索引擎可以提高用户检索的查准率,满足用户检索的专业性需求。

基于特征项的文献共现网络在学术信息检索中的应用

在综合国内学术信息检索服务的现状和现有理论方法研究的基础上,以检索词推荐为研究对象,构建基于文献特征项共现网络的学术信息检索词推荐模型。模型包括基础文献存储模块、文献特征项抽取模块、文献特征项共现网络预处理模块、基于特征项的文献检索模块及检索词服务前端5个部分。利用实验验证基于特征项的共现网络用于检索词推荐的可行性,结果表明推荐模型结果与各检索项的检索词更具有相关性,推荐质量较好。