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关于信息检索技术的文献综述一、信息检索技术现状【1】梁鸿雁，信息检索技术综述，2010(9),软件导刊,35~37,在现有研究的基础上，信息检索技术实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面。
从传统的基于关键词的检索到吸引广大研究者眼球的语义检索。
实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面。
传统的基于关键词信息检索，已取得了很大的成功，但是它不能从根本上表达用户的查询请求。
语义检索是把信息检索与人工智能技术、自然语言处理技术相结合的检索技术，它从语义理解的角度分析信息对象和检索者的检索请求，提高了检索性能。
但由于自然语言理解和人工智能等领域的局限，语义检索技术将有一个长期深入研究的过程。
【2】陆娟，浅析当前网络信息检索与过滤技术，科技情报开发与经济，2006,16(23)，目前，信息检索搜索引擎已经把浏览与检索功能进行了整合，使用户可以在一个网站同时利用两种功能，而且可以在某个类目下实施检索，提高了检索的准确率；鉴于网络面对的是全世界的用户，这些用户层次不一、知识背景各不相同，实现了自然语言检索功能；通过信息智能检索(Agent)技术来学习用户兴趣，使客户端检索软件具备智能性，自主地在Internet网上漫游，收集用户感兴趣的信息，用户Agent可以根据用户的爱好对它们的任务进行动态调整，搜索网上潜在的有用信息，按照一定的规则进行过滤，并以一定的优先方式提供给用户；为更加客观公正地对检索结果进行排序，让用户快速获得最需要的信息，产生了一些新的排序算法根据其他网站指向某个网站链接的数量多少，决定该网站的重要性，数量越多越重要。
二、信息检索技术类型及方法【1】赵阳，浅谈信息检索技术，2012年11月，科技创新与应用，45,介绍了当今比较热门的两种信息检索技术：第一，智能检索或知识检索传统的全文检索技术基于关键词匹配进行检索，智能检索利用分词词典、同义词典，同音词典等改善检索效果，还可在知识层面或者概念层面上辅助查询，通过主题词典、上下位词典、相关同级词典，形成一个知识体系或概念网络，给予用户智能知识提示，最终帮助用户获得最佳的检索效果。
Web文本数据挖掘关键技术及其在网络检索中的应用宋瑞祺(太原高新区新闻信息中心,山西太原030006) [摘 要]W eb挖掘采用数据挖掘信息处理技术,从Web信息资源中发掘用户所需信息。
本文在分析Web文本信息特征的基础上,揭示了W eb文本数据挖掘的目标样本的特征提取、分词处理与Web文本分类等关键技术,以G oog le为例讨论了该技术在网络信息检索中的应用。
[关键词]Web文本;数据挖掘;网络检索 数据挖掘(Date M ining)是指从大量的数据(结构化和非结构化)中提取有用信息和知识的过程。
数据挖掘起始于数据库知识发现(K now ledge Discovery in Database,简称K DD),这种技术的形成和完善缘于人们对从海量信息中全面、准确、有效获取有用信息的需要。
数据挖掘包括数据库挖掘、文本挖掘和W eb挖掘。
一、W eb文本信息的特征Web挖掘是采用数据挖掘信息处理技术,从W eb信息资源中挖掘用户所需信息的过程。
W eb文本信息是半结构化文本,其中的标签(T ag)为W eb挖掘带来便利。
如:<h tm l><head><title>G oogle桌面搜索<title><meta h ttp-equiv=“content-ty pe”content=“tex t/html;charset=ut f-8”><tr><td><a hre f=“/&s=S9Y-F077GG kiG9M pt JAZY9Pt-p I”><I MG b ord er=0height=110alt=“G o og le桌面搜索”src=“h p-log o.g if”width=276></a></td></tr></table><BR><FOR M name=f meth od=G ETaction=’/search&s=06C-qjY bHY6m6iPTE spcf d5s f G I’><T A BLE cellSpacing=0cellPadd ing=4b order=0><tr>color=#000000><B>桌面</B></fon t></font></td>……</tr></tab le></FORM><p>搜索您自己的计算机</p>……</b ody></htm l>在加了<html>、<title>和<meta>、<table>等标签后,W eb文件可提供一些附加信息,提高了数据挖掘的精度,增加了数据挖掘的知识含量。
期末课程论文论文题目：基于文本信息检索技术课程名称：信息检索技术课程编号：1220500学生姓名：学生学号：所在学院：运算机科学与工程学院学习专业：运算机科学与技术课程教师：2021年7月4日文本具有与平台无关、支持基于内容的联想式超链接信息组织方式和多媒体化的人机界面，因此成为Interact上信息组织、存储与发布的要紧方式之一。
可是，由于文本是一种非结构化文档，一样仅适合于信息的阅读和导航，而无法像数据库那样实现基于主题、关键词、内容等的信息检索。
第二，一张主页至少对应一个以上的文件，当信息规模较大时，不仅文件数量庞大，而且文件间存在的错综复杂的链接关系也难以保护．在数字化图书馆、多媒体课件资源和ICP(Intemet ContentPmvider)网站构造等应用中，这种情形尤其突出．因此，如何实现超文档的标准化治理，并提供基于主题和全文的检索功能，已经成为数字图书馆、多媒体远程教育中课件资源治理和ICP效劳的一个重要问题。
目前，实现文本信息的全文检索，一样有以下两种解决途径：①采纳Web效劳器自带的索引效劳器，如Microsoft IIS自带的Index Server，这种方式只能实现字符串匹配查询，无法实现按主题查询，效率低下，无法跨平台，也无移植性；②通过将非结构化的文本文件集转换成结构化数据库，并对数据库中文本记录的特点字段进行标引。
形成完整的文本数据库．在此基础上开发相应的基于web的检索引擎，实现对超文本查询的目的。
本文在分析文本信息检索功能需求的基础上，提出了一种将非结构化的超文本转换为结构化数据库的模型，而且提出了一种支持文本信息全文检索的解决方案，在数字图书馆系统和多媒体远程教育系统的课件资源治理与检索中取得了实际应用和验证。
功能需求与模型一样地,关于一个规模较大的超文本信息群，应向用户提供以下检索功能。
(1)信息分类.通过对信息进行分级、分类组织，为用户提供信息源选择的功能，以便为用户导航或查询界定检索范围.关于范围过大的信息群，有必要采纳二级乃最多级分类，利用户在进行具体检索前通过逐级选择信息类别达到缩小检索范围的目的。
基于语义Web技术的智能信息检索研究的开题报告一、研究背景和意义随着互联网的快速发展，越来越多的信息被发布到网络上，如何高效地检索到自己想要的信息成为了互联网用户面临的一个普遍问题。
传统的文本检索技术主要基于关键词匹配，效果难以满足用户的需求。
近年来，语义Web技术的发展给信息检索带来了新的思路和方法。
语义Web技术是一种用于描述、共享和结构化信息的技术，其核心是RDF（资源描述框架）和SPARQL（RDF查询语言）。
语义Web技术的应用可以将数据从简单的文本转换为更加结构化的表达形式，提供更加灵活和精确的查询方法。
将语义Web技术应用于信息检索中，可以实现更加智能化的检索过程，满足用户的多样化需求。
本研究旨在探究基于语义Web技术的智能信息检索方法，通过对语义Web技术的研究和应用，提高信息检索的效率和准确性，提升用户体验。
二、研究内容和方法本研究主要包括以下内容：1. 语义Web技术的基础知识：学习RDF、OWL、SPARQL等关键技术，了解语义Web技术在信息检索中的应用。
2. 语义建模和标注技术：探究将现有文本信息转换为符合语义Web 技术的模型和标注方法，研究如何将模型和标注应用于信息检索中。
3. 智能查询和推荐技术：研究基于语义Web技术的智能查询和推荐方法，包括基于关系的查询、语义匹配查询等方法，探究如何利用推理机制和本体知识表达信息之间的语义关系，提供更加智能化、精确的查询服务。
4. 实验验证和性能评估：基于实际数据集，验证所提出方法的性能和效果，通过评估指标比较不同方法的优劣。
本研究将采用文献综述、实验研究等方法，探究基于语义Web技术的智能信息检索方法和应用。
三、预期结果和创新点本研究的预期结果是设计并实现一种基于语义Web技术的智能信息检索系统，该系统可以提供更加准确、灵活、智能化的查询服务，满足用户的多样化需求。
同时，本研究还将对语义Web技术在信息检索领域的应用进行深入探究，提出相应的解决方案和方法，为进一步推广语义Web技术在信息检索领域的应用提供参考。
