应用于学生知识拓展的智能Web检索系统

该文在分析了因特网上常用检索技术的局限性基础上,提出了针对学生的Web检索系统应遵循的基本原则和结构,并设计了具有智能、高效、个性化的系统模型,该系统模型可以较好地服务于学生拓展知识的Web检索中。

地区性高校图书馆Web信息检索系统的构建策略与管理模式

探讨了地区性高校图书馆Web信息检索系统的建设目标、建设内容及结构等 。

基于PLSA的个性化Web信息检索系统

分析了用户兴趣特点及变化规律,将用户兴趣分为突出兴趣和次要兴趣两类。采用Web浏览内容挖掘和行为分析相结合的方法进行用户建模,对收藏文档采用PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)生成用户突出兴趣和潜在兴趣,对用户查询请求进行扩展以提高查全率。通过对查询结果的二次重排提高TOP-X查准率,从而实现了用户个性化的信息检索。

个性化Web信息检索系统的研究与实现

所谓Web信息检索,是指在海量的网络信息中,搜索出符合用户需要的信息。这是一种快速查找的信息检索方式,但是存在的问题是缺乏个性化,因为用户在输入关键词之后,会检索出来大量的信息,真正符合用户需求的信息可能不会排列在靠前的位置,从而使用户搜寻所需信息变得困难。因此,为了更好的使用户检索到所需的信息,就有了个性化Web信息检索系统的研究。本文通过设计思想的阐述,提出了个性化Web信息检索系统的设计与实现。

基于“结构化数字对象”概念的学术信息表现及Web资源系统构成方式的研究

信息表现、信息系统的构成方式及其功能是信息学永恒的三大研究课题。具体到Web，可指Web信息资源的表现、Web上分散的Web服务器及网页的全文检索功能。由于HTML不能表现资源的内容含义、各个服务器上的资源单纯地通过Hyperlink相互连接，带来了全文检索精度低和Web系统间互操作性差等问题。同时，检索结果的再利用、满足个性检索等知识性功能相对较弱。文章针对学术信息，提出了结构化数字对象（Structured Digital Object，SDO）的概念，此概念综合表现了信息的粒度、构造、内容含义三个重要特性，并采用XML记述SDO（简称SDO／XML），设计开发了Web资源原型检索系统、设计了电子期刊和数字图书馆等典型的Web资源系统，在此基础上进一步设计和开发了可实现信息资源再利用和系统间互操作的Global Digital Library（GDL）原型系统。为达到上述目的，GDL原型系统中引入了Web Services和Topic Maps等相关成熟技术。在考察部分，讨论了应如何实现大规模系统的问题。

基于潜在语义索引的Web信息预测采集过滤方法

Web信息急速膨胀使有效定向采集特定领域信息成为网上信息检索中一个日益重要的研究方向 提出一种基于潜在语义索引的Web信息预测采集过滤方法 在样本文档集潜在语义索引对文档相似计算的基础上 ,构造出用户兴趣模型 ,判断页面相关性进行文本过滤 通过对Web站点结构分析、对未知网页的相关性预测来控制信息采集过程 在保持定向采集精度的同时 ,缩短采集时间、减少存储、加快检索 。