基于论文主题词和关键词关系网的检索词扩展研究

检索词扩展是提高信息检索效率的重要方法,扩展的方式分为相似词扩展与相关词扩展。关键词和主题词是文献主要内容的概括,它们间存在相似关系与共现关系,利用这些关系构建关键词相似表、关键词相关表、关-主转换表与主题词共现表,这四个构成词间关系网,由这个关系网实现检索词的各种扩展方式。本文通过理论与实例的方式对关系网的建立与应用进行描述。

基于知识图谱的全链路数据自动检索方法

由于全链路数据具有海量、繁杂的特点,其检索方法一直无法兼顾全面性和准确性。针对上述问题,为方便对全链路数据的查询,研究一种基于知识图谱的全链路数据自动检索方法。该方法结合知识图谱理论,构建全链路数据的知识图谱,对全链路数据实施关联整理。扩展检索词,扩大检索覆盖范围。基于检索词,计算与知识图谱中各实体之间匹配程度,从知识图谱检索出所需要的全链路数据。结果表明:与基于簇内乘积量化的最近邻检索方法、基于类别分组索引的检索方法、基于加权模式挖掘与规则混合扩展的检索方法相比,所研究方法应用下,平均倒数排名指标值更小,命中率更大,说明所研究检索方法性能好,检索结果兼顾了更加全面和准确。