基于粗糙集理论的智能信息检索方法的研究

  本文关键词：面向用户兴趣的校园网聚类搜索引擎的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

《东北师范大学》 2005年

基于粗糙集理论的智能信息检索方法的研究

邱春艳  

【摘要】：信息检索是一种“人找信息”的信息服务形态,它们要求用户提交查询关键词来查找与之匹配的信息,当网络规模越来越大,信息越来越多时,信息的查找和获取也就变得越来越困难。如何迅速、高效地检索和访问各领域的信息资源以促进信息的交流与共享就成为了信息检索领域的研究重点。为此,一方面要研究如何利用人工智能的技术处理文本信息;另一方面要研究如何表示用户兴趣和优化用户兴趣查询以及智能化地处理用户与检索系统的交互等。 本文研究基于粗糙集理论的智能信息检索方法,主要讨论文本信息检索的处理技术和优化用户查询以便提高用户查询质量。 本文提出一种基于粗糙集理论的文本检索优化方法。利用粗糙集理论中的上近似、下近似和粗包含对文档集和查询进行优化处理。 本文给出用户查询优化算法。首先对用户查询进行优化之后进行查询匹配,将结果按其与用户查询相似度高低的顺序返回,使用户获得与其兴趣最接近的查询结果。本文以中文文档为研究对象,对文本检索优化方法进行了实验研究,结果表明该方法对于文本信息检索是有效的。

【关键词】：
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：TP391.3
【目录】：

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