个性化智能信息检索系统研究

动有余的过滤不足己经造成 ｒ 一些负面的影
３智能 代理 包括四 方面的 关键技 术 ： 器 响 ，有待 尽快 发 展更 先进 的 人工 智能 技 术予 ． 机
主解 ，ｌ 苎决 ｃｃｅ、容术ｏｎ 访 解。络 息 掘 ｅＭ 意 翟 生 索解目 技（ｈｒ 内技（ ｅ、问以决网 信 挖 ｃｂ 溅术 孳决 『 ｛ 艺 荆眦 蓑 Ｍ ｉｙ 苎 眦 术ａｎ） 阶 Ａ 安 ｃｔ … ‘ ： ｎｔ ） ｗ 一 ｙ。
≯ 豢－ 信检 息 索个 化Ａｅ挖 推 陡 ｇｔ 掘 送 ｎ 机器 技术：机器 指各 人工 领 是 种在 智能
域 中 开发 的 、支 持各 种程 度 智能 的 引擎 。这 些 引擎 包括有 ：各种 形式的 推理 引擎 、学 习 引 擎 用 户创建 修 改规 和知识 的 工具 、验证 Ｕ 规 则 集 的工具 和 用于 开 发代 理之 间 代 理和 用 户 之 间进行 协 商和 协作 所需 策 略的 工具
海捞针 ，虽然 Ｇ ｏ ｌ等优 秀搜索 引擎提供 了 ｏ ｇｅ
大 量 的信 息资 源 ，但 仍需 根据 检索 到 的地 址 信 息 ，按 照页 面屏 幕的 提 示 向下追 踪 。特 别
提 供 了有效 的 工具 。 数据 挖 掘的 成功 使研 究 人 员将 数据 挖 掘技 术 用于 因特 网 ，但是 由于
、 、
网 息 源 数 掘。 据 络信 挖掘 于 据挖 数
挖 掘就 是指 从 夫量 数 据（ 如数 据 库） 中提 取抽 象 的 、潜 在的 有 用信 息的 过程 ，它是数 据 库
中 知识 发现 ＫＤＤ 的核 心 ，为大量数据 的利 用
网上信 息极 度 膨胀 导致 查 找信 息 ｉ 如 大 尤
。
它 ｗ ｗ ｗ上 的 数据 不同 于传统 数据 ，故 产生 了 士 来说 ，难 以 迅速 、准 确 地获 得 有价 值的 网 们 提 供 了智 能代 理所 需 的推 理能 力和 学 习能 个新 的研究 方向一 网络 信息挖 掘。 上信 息 资源 因此 用 户迫 切希 望 找到 一种 能 够 力 网络信 息挖 掘 ，Ｘｇ ￣ ｇ ｗ ｅ ｂ 在 信息 海洋 中 自动 获取 实 用 、准确 、精 炼 的 内容 技 术 指 机 器 用 于推 理 和 学 习 的数 的 数据 挖掘 ，是从 大量 数据 中抽取 处先 前未 信息的 工具 。 据 但 它 不 定就 是知 识 ，它主 要包 括 属于 知 的 、完整 的 、可 信的 、新 颖 的 、有效 的信 智能 代理Ａ 。 ｔ ｇ 检索技术 结 构化 知识 的 规 则 语法 ，大量 非结 构 化的 息 的高 级处 理过 程 。 它是在 已知数 据样 本的 智 能代 理 又称 智能 体 ，它是 在 用 户没 有 通 用 知识和 结 构 化的 数据 内容 作为 代理 系 基 础上 ，通 过 归纳 学 习 、机 器学 习、统 计分 明确 具 体要 求的 情况 下 ，根 据 用 户需 要 ，代 统 能 够 内 核访 问 的 系 统 数 据 也 存 在 于 核 心 析等 方 法得 到数 据 对象 间的 内在 特性 据此 替 用 户进行 各种 复 杂的 工作 ，如信 息查 询 、 中 它提供 代 理 系统 工作 所需 要 的各 种 知识 采 用信 息过 滤技 术 在 网络 中提取 用 户感 兴趣 筛选 及 管理 ，并 能推 测 用 户的 意 图 ， 自主制 和 数 据 同时 机 器 也 可 以 直 接 对 其进 行 更 的信 息或 者 更高 层 次的 知识 和规 律 来做 关键 定 、调 整和 执行 工作 计 划 。它使 用 自动 获 得 新 的决 策 。网 络信 息 挖掘 其实 就是 对 文档 的内 的领 域模型 （ ｗｅ 知 识 、信息处 理 、与用 户 ： 如 ｂ 访问技 术 ： 访问 是指 代理 与周 围环境 进 容 、要利 用 资源 的 使用 以及 资源 之 间的 关系 兴趣相 关的 信 ， ｅ５ 、领域 组织 结构 ） ￣Ｎ 、用 户 行 交互 代 理 与周 围环 境 的交 互 可以 分为 代 进 行分析 。 模型 （ 如用 户背景 、兴 趣 、行为 、风格 ） 知识 理 应用 之 间的 交互 与 代理 和用 户 的交 互 代 网络信 息挖掘 分为ｗ ｅ ｂ日志挖掘 、ｗ ｅ ｂ 进行信 息搜 集 、索 引、过滤 （ 包括兴 趣过 滤和 理 应用 之 间的 交互 又可 分 为对 本地 环境 与 远 内容挖 掘 ｗ ｅ 结 构挖掘 。具体而 言 ，ｗ ｅ ｂ ｂ 不 良信 息过 滤） ，并 自动 地将 用 户感兴趣 的 、 程环境 的访 问 日志挖 掘是 通 过 分 析 ｗ ｅ 服 务 器 的 日志 文 ｂ 对用 户 有用 的信 息提 交 给用 户 。智 能 代理具 。 安 全机 制是 为 了实 现 于外界 的 安全 访 问 件 对用 户访 问ｗ ｅ 是 服务 器方 留下的 访问 ｂ 有 了不断 学 习 、适应 信 息和 用 户兴趣 动 态变 而 设置 外 界是 代 理的 交互 对 象 ，应 包括 所 记 录 进行 挖 掘 ，从 中可 以得 出用 户 的访 问模 化的能 力，从而提供 个性化 的服 务。 需 要的 原始 信 息源 用 户、代 理所 属 的应 用 式 和 访 问兴趣 ，丈站 点 管理 员提 供 各种利 于 １ 、智能代 理Ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 意义 系统 其他代理 系统等 。 Ｗ ｅ 站点 改进或 可以 带 来经济 效益 的信 息。 ｂ 从用 户 的角 度来 看 ，采 用智 能代 理 技术 ＝ 智能Ａ ｅ ｔ ｇ ｎ主要功能 在 个性 让 服 务模 型 中 可以 利用 日志 挖掘 来 的应 用 服务 系统 在不 间 断地 为他 们 工作 ，用 用于信 ＩＪ 息 服 务的 ０ ｇ ｎ 主要 日ｌ， Ｊ 智 能Ａ ｅ ｔ ｊ 完 ・ｎｌ ， ， 户的 访 问习惯 ，进 行 个性 化分 析 Ｊ ・ Ｊ Ｊ ｎ ６ — ‘ Ｈ Ｈ Ｉ ｘ ． …Ｌ Ｌ ｔ 视 Ｉ Ｉ ｌ ’＾ １ ｌ Ｌ ｕ Ｊ 川 监 几 ，用 ，Ｈ Ｗ — Ｉ／ Ｊ Ｊ ｛ Ｌ Ｊ Ｌ ｌ Ｊ 户只在必要 时才需要 参与 。 成 以 下功 能 ： 导航 ，即 告 诉 用 户所 需 要 的 资 处 理 。Ｗ ｅ 内容挖 掘包括ｗ ｅ 文 本挖掘 和多 ｂ ｂ 从应 用 的角 度来 看 ，智 能代 理就 是 能 自 源在哪 里 ； 解惑 ，即根据（ Ｗ ｂ 包括ｔｘ 、ｈ ｍｌ ｅ ｔ ｔ 等） 动执 行用 户委 托 的任 务 的计 算实 体 ，它 有着 于特 定主题 的问题 ；过滤 ，即按 照用 户指定 的 挖 掘 的 目的 是 对 页 面 信 息进 行聚 类 、 分 类 极其广泛的 应用 。 条件 从流 向 用户 的大 量信 息 中 筛选符 合 条 和 关联 分析 ，以及利 用ｗ ｅ 文 档进 行趋势 预 ｂ 从 技 术的 角度 来 看 ，智 能代 理是 以 各种 件的信 息 并 以不 同级 别 （ 文 、详细摘 要 、 测 、分析 等 ； 全 多媒体信 息挖掘 是对 多媒体文档 技 术 为基 础 ，集 合 了许 多实 用的 应用 特性 ， 简单 摘 要 标题 ） 现 给 用 户 ； 理 ， 即为 用 （ 呈 整 包括 图像 、声音 、图片等媒 体类型） 的挖 掘。 从而能 自 动执 行用 户委托的任 务 。 户把 已经下 载的资 源进行 分门 别类的 组织 ；发 ｗ ｅ 结 构挖掘是 对 ｗｅ 页 面超链 接关 系、文 ｂ ｂ ２ 、智 能 代理 有两 个 主要技 术 特征 ： 智能 现 即从 大 量的 公 共原 始数 据 中筛 选和 提炼 档 内部结 构 、文 档ｕ １ ｒ种的 目录路径 结构 的挖 ｆ （ ｔｌｇｎｅ和代理 能力（ ｇｎ ｙ・ ￣Ｉ ｅ ｉｅｃ） ｎ ｌ Ａ ｅｃ ） 有价 值 的信 息 向 有关 用 户发布 。这些 都是 掘 。 智能性 指应 用 系统 使 用 推理 、学 习 和其 使信 息服 务 走 向个性 化 主动 服务 不 可缺 少的 四 信息推送 技术 他 技 术来分 析 解释 它 已接 触过 的 或刚 提 交给 功能 目前 在此 方面 己经有 了一 些 能够 使用 Ｉ 、推 送方式 它的 各种信 息 和知 识 的能 力 。代 理能 力指 一 的 系统 但 智能 化的 程 度还远 远 不 够 ，且主 频 道式 推送 ：频道 式 网络 播送 技 术是 目

设 当前用 户为ｕ，检 索词 为ｔｋ ｉ ｉ 。
信 息等 在内 的各种Ｗ ｂ ｅ 数据 ，应用 数据挖 掘方 法发 现有用 的知 识来 帮助 人们 从 Ｗ 中提 取知识 ，改 进站点 设计 ，更好 的开 展服 务。 ｗ
Ｗｂ 据 挖 掘分 为Ｗｂ 用 记 录挖 掘 、Ｗｂ 构 挖 掘 、Ｗ ｂ ｅ数 ｅ使 ｅ结 ｅ 内容 挖 掘 三
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个性化信息检索技术综述随着互联网日益普及，信息检索技术已经成为当今社会中的重要组成部分。

考虑到信息检索的繁杂性，把它简单定义为有效的检索信息的技术是不够的。

近年来，研究人员越来越多地关注个性化信息检索技术。

因此，本文对个性化信息检索技术进行了综述。

1、个性化信息检索技术的概念。

个性化信息检索是一种可以根据用户特征，如年龄、性别、经验等，为信息检索设计和实施不同的技术方法和策略的技术。

与传统的信息检索技术不同，个性化信息检索技术更加专业化，更加精准的检索有助于用户更好地找到所需的信息，同时还能有效地避免不必要的信息浪费。

2、个性化信息检索技术的类型。

个性化信息检索技术可以分为两大类，一类是基于检索结果的个性化信息检索技术，另一类是基于检索过程的个性化信息检索技术。

前者是通过对用户的特征进行分析，来做出个性化的检索结果；而后者则是通过对用户的特征要求来调整检索过程，从而达到个性化的目的。

3、个性化信息检索技术的发展。

由于个性化信息检索技术的好处，该技术已经得到了广泛的应用。

一些技术已经应用在信息检索中，如统计分析、机器学习、文本分析等，以及基于Web的个性化技术，如推荐系统等。

这些技术都为个性化信息检索提供了有力的支持，从而使个性化信息检索技术在信息检索系统中变得更加重要。

4、个性化信息检索技术的困境。

尽管个性化信息检索技术的发展取得了一定的成效，但它也存在一些技术问题，尤其是在用户特征检测和模型建立方面。

在用户特征检测方面，由于每个用户的特征不尽相同，所以很难准确地识别用户。

在模型建立方面，由于信息内容众多，把用户特征与信息内容挂钩是一项复杂的工作，而且很难建立出精准度比较高的模型。

综上所述，个性化信息检索技术是一种十分有用的技术。

它不仅为用户提供了更有效的信息检索策略，而且还能够提高检索的准确度。

但是，个性化信息检索技术也存在一些技术难题，因此，需要研究人员与企业对此进行深入研究和探索，以帮助信息检索技术更加完善。

基于深度学习的智能信息检索与推荐系统设计智能信息检索与推荐系统是一种通过运用深度学习技术来获取、处理和推荐用户所需信息的系统。

它借助于大数据和人工智能技术，充分挖掘和利用海量数据，提高信息检索和推荐的准确性和智能化程度。

本文将针对基于深度学习的智能信息检索与推荐系统的设计进行探讨。

1. 智能信息检索系统设计智能信息检索系统是为了满足用户多样化的信息需求而设计的。

传统的检索系统通常基于关键词匹配，但这种方法根据用户输入的关键词搜索相关的信息，容易受到词汇表达的限制，结果可能不够准确。

基于深度学习的智能信息检索系统可以通过利用大量的训练数据来获取更准确的搜索结果。

首先，智能信息检索系统需要进行数据的预处理。

这包括数据清洗、分词、词性标注、命名实体识别等操作，以便将原始数据转化为机器可理解的形式，并提取出有用的特征。

可以使用一些开源的自然语言处理工具，如NLTK、StanfordNLP等，来进行这些操作。

接下来，需要利用深度学习技术构建信息检索模型。

常用的模型包括文本分类模型、文本匹配模型和文本生成模型。

基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型在智能信息检索中得到了广泛应用。

针对不同的任务，可以选择合适的模型，并通过大规模的训练数据对模型进行训练。

另外，可由于性能问题，可以考虑使用预训练的模型、特征选择和降维等技术来提高系统的效率。

最后，需要设计用户界面，以便用户能够方便地进行信息检索。

用户界面的设计应简洁明了，提供直观的搜索输入框和搜索结果展示区域。

同时，可以考虑加入一些个性化推荐的功能，如搜索历史记录、兴趣标签等，以提升用户体验。

2. 智能推荐系统设计智能推荐系统是为了满足用户个性化的需求而设计的。

在传统的推荐系统中，通常基于协同过滤或基于内容的方法来进行推荐。

然而，这些方法往往忽略了用户的兴趣偏好和行为习惯。

基于深度学习的智能推荐系统可以通过对用户历史行为数据进行建模，从而更有效地挖掘用户的潜在兴趣。

档 。从 用户 的角度 来 说 ， 这些 文 档 集合 中 分 别包 含 有 与 用 户 需 求相 关 的文 档 及 一 些 与 用 户 需 求 不 相 关 的 文 档 。 对 于 用 户 的
用 户 的兴 趣 偏好 大 多是 不 同 的 ， 息 系 统 必 须 高 度 个 性 化 以 服 信
的不 相关 文 档 。
成 为情 报界 研 究 的 热 点 问 题 。 个 性 化 信 息 服 务 包 括 个 性 化 内 容 定 制服 务 、 性 化信 息 检索 服 务 、 性 化 界面 定 制 服 务 、 性 个 个 个 化信 息 推荐 服 务 。本 文 主 要 探 讨 个 性 化 信 息 检 索 服 务 和 基 于
的要求 。 为 了解 决信 息 资 源 的 有 效 利 用 与 个 体信 息 需 求 差 异 之 间 的矛盾 ， 个 性 化 信 息 服 务 ” 来 越 引 起 人 们 的 重 视 ， “ 越 日益
认 知 其信 息 需求 的所有 内容 。在 进 行 信息 检索 时 ， 户 是 否 了 用 解 搜 索 引擎 的机 制 及数 据库 的组 织 结 构 ， 系 统 的 检 索 效 率 没 对 有 影 响 。ｂ 系统 会 根 据 用 户 模 型 将 最 有 价 值 的 信 息 自动推 荐 、 给 用 户 ， 时用 户 不 必 进 行 查 询 修 改 便 可 得 到 满 意 的 查 询 结 同 果 。Ｃ 系统 为用 户 提供 的信 息 更 有针 对 性 ， 索 结 果 的 文 档 排 ． 检 序 与 用户 需 求一 致 ， 这样 ， 户 就 不 必 浪 费 时 间 下 载 、 读 大量 用 阅
务 于 每个 用 户 。 ２ 个 性 化信 息 检 索 系统 ２ １ 个性 化 信 息检 索 系统 一般 原理 【 ． ｌ 其 原 理 可表 述 为 ：

基于人工智能的智能化检索系统研究与设计概述在信息爆炸的时代，快速、有效地检索所需的信息变得愈发重要。

为了满足用户对信息检索的需求，人工智能技术被引入到检索系统中，以提供更智能化和个性化的搜索体验。

本文将介绍基于人工智能的智能化检索系统的研究与设计。

一、人工智能在检索系统中的应用人工智能技术可以通过数据挖掘、自然语言处理、机器学习等方法，对大量的信息进行分析和理解，从而提高检索系统的性能。

以下是人工智能在检索系统中的几个常见应用：1. 语义分析：利用自然语言处理技术，对搜索语句进行分析和理解，从而能够更准确地理解用户的需求，并返回更相关的搜索结果。

2. 推荐系统：通过分析用户的搜索行为和历史数据，可以向用户推荐个性化、感兴趣的内容，提高搜索效果。

3. 图像检索：利用机器学习和计算机视觉技术，可以通过图片的视觉特征来进行检索，提供更全面的搜索结果。

4. 问答系统：借助自然语言处理和知识图谱等技术，可以理解用户的问题并给出准确的答案，提供更智能化的搜索体验。

二、智能化检索系统的设计要点设计一个智能化检索系统需要考虑以下几个关键要点：1. 数据收集与处理：系统需要收集和处理大量的数据，以建立起准确的模型。

数据可以通过网络爬虫等方式获取，并进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和一致性。

2. 算法选择与优化：根据不同的场景和需求，选择合适的人工智能算法来处理数据。

例如，可以利用深度学习算法对大规模文本数据进行训练，提取特征并进行语义分析。

3. 用户界面设计：一个好的用户界面可以提升用户的搜索体验。

界面应简洁明了，易于操作，同时可以根据用户的需求提供个性化的搜索建议和结果。

4. 系统性能优化：由于智能化检索系统需要处理大量的数据和复杂的算法，因此系统性能的优化尤为重要。

可以采用数据分析、性能测试和算法优化等方法，提高系统的检索速度和稳定性。

三、智能化检索系统的应用案例智能化检索系统已经广泛应用于各个领域，以下是几个典型的案例：1. 电商搜索引擎：通过利用人工智能技术，为用户提供更准确的商品搜索结果，并根据用户的历史行为和偏好推荐个性化的商品。

本文利用基 于 Ａ ｅｔ ｇ ｎ 的网上智能 信息检索技 术， 设计了一个系统模型， 该模型由 ３ Ａ ｅｔ 个 ｇ ｎ 模块 共同协作 ， 提供了一种基于 Ａ ｅｔ ｇ ｎ 的个性 化主动服
三个模 块构成 。通过用户信息需求 的表达和信息反馈 ， 形成并训练用户 Ａ ｅｔ信息搜索 Ａ ｅｔ Ｉｔ ｎ ｔ ｇ ｎ； ｇ ｎ 与 ｎｅ ｅ 搜索 引擎 ｒ
连接 ， 有限深度 一广度优先的搜索算法 ， 搜索 范围 ， 采用 减少 加快搜索 速度 ； 过滤 Ａ ｅｔ 据用户 已有的信 息资 信息 ｇ ｎ根
Ｒｅｅ ｅ ｎ ｔ ｅａ ｅ ｔ—ｂ ｓｄ ｐ ｒｏ ａｉｅ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ ｒ ｔｉｖ ｌｔｃ ｏｏ ｙ ｓ ｍ＇ｈ Ｏ ｈ ｇ ｎ ‘ ａ ｅ ｅ ｓｎ ｌ ｄ ｉｆ ｒ ｔ ｅｒｅ ａ ｅ ｌ ｌｇ — ｚ ｏ ｍ
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证 了全 查 率 。
关键词 ： 个性化 ；搜 索引擎；Ｗｅ 挖 掘 ；知 识库 ； 关联 规则 ；算法 ｂ
中 图法分 类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３１ ３
文献标识 码： Ａ
文章 编号 ：００７２ （０ ７ １．１３０ １０ —０ ４ ２ ０） ３３３ ．３
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基于Internet个性化信息检索技术的分析与研究摘要：面对互联网时代对信息检索技术的强烈需要与高端要求，本文对当代互联网信息检索技术进行了较为详细的分析，对其近些年来的发展与未来的发展前景以及其所面对的难题和承受的压力进行了简要的探讨。

关键词：internet 信息检索个性化发展中图分类号：g42 文献标识码：c doi：10.3969/j.issn.1672-8181.2013.13.1731 引言互联网和计算机的发展与普及使我们的时代变成一个信息化的时代，信息的地位也变得越来越重要。

近年来，信息检索技术在软硬件环境方面逐步提高，人们逐渐趋向于在网上寻找自己需要的信息。

如何让人们在有效的时间内在网上搜寻到自己想要的资料造就了internet信息检索技术的产生，同时又对其速度与精确性施予了技术上的压力与动力。

如何让internet信息检索技术更加地个性化、人性化，是值得我们不断探索与深究的难题。

2 internet信息检索技术的概念与发展由于互联网的普遍化导致人们对网上搜寻有用信息的迫切需求，从而产生互联网信息检索技术。

经过人们对互联网信息检索技术不断地使用、探索，互联网信息检索技术得到了飞速的发展与更新。

目前存在的智能化信息检索技术可以在同一时间满足不同使用者的需求，并且能够本能地选择最适当的搜索途径，辨析使用者的搜寻方式，甚至能够推测使用者偏好哪一类别信息，从而加以更准确的筛选。

从而使互联网信息检索技术从以前的机器模式转化到现在的人性化模式，见证了信息检索技术在近些年来的发展与提升，以及其为人类所作出的贡献。

显然，互联网信息检索技术还没有达到完全成熟的状态，不管是在速度还是人性化方面还有着充分的提升空间。

为了使互联网信息检索技术能够维持更加良好的发展状态与提升速度，还需要我们不断地钻研与努力。

3 internet信息检索技术所面对的难题3.1 速度计算机就是靠数字来装载人们想要其承载的特定信息。

很好地满足用 户的检索需求 。智能 Ａｇｎ ｅｔ
技 术 的 出 现 弥 补 了 传 统 信 息 检 索 在 用 户 使 用 时 的 一 些 不 足 ， 化 了智 能信 息 检 索 强
需求 意图， 同时对搜索结果作 出合理 的解
释。
ＭｕｔＡ ｅ ｔ ｌ－ ｇｎ 系统 （ ｉ 以下简称 ＭＡＳ 的 ） 研究历史最早可 以追溯 到 ８ ０年 代 中期 的 Ａ ｔｒ 模 型 ，接 着 是 ｃｏｓ
界在 分类 、 索 等 领 域 具 备 的 传 统 优 势 与 检 信 息检 索 这 一 新 型 网 络 工 具 的 联 合 ， 图 对
议 ， 同网协 议至今仍被认 为是 合
关 于通 信 、 ＭＡＳ协 商 研 究 的 经 典工 作 ， 目前 ＭＡ Ｓ研 究 的 主 要 方面包括 ： ＭＡＳ理 论 、多 Ａｇｎ ｅｔ 协 商 和 多 Ａ ｅｔ 划 等 。 于近 ｇｎ 规 由
步 步 交 互 、 发 、 导 用 户 表 达 出 真 正 的 启 引
要的信息资源 。 信息检索 的使用越来越受
到网络用户 的欢迎 ， 。但 目前 的信 息检索 存在 的一些 问题 ， 如检索 速度慢 ， 诸 无效 链接多 ， 复或 不相关 信息 多 ， 索结果 重 搜
不 具 有 个 性 化 不 能 因 人 而 异 等 问 题 不 能
的 方法 与用 户取 得联 系口 】 。
随 着 网 络 信 息 的爆 炸 式 增 长 ， 们 越 人
来越关心怎样高效 、 准确 的检 索出 自己想
与 技 术 研 究 最 早 源 于 分 布 式 人 工 智 能
（ Ｄ， 从 ８ ＤＡ 但 Ｏ年 代 末 开 始 ， ｇ ｎ 理 论 、 Ａ ｅｔ
记录 。为保 证报 纸 印刷 企业 成 本 核 算 原 始

人工智能的智能搜索和信息检索技术摘要：随着互联网的快速发展和信息爆炸的到来，我们逐渐意识到传统的搜索引擎已无法满足用户对信息的个性化需求。

为了解决这一问题，人工智能的智能搜索和信息检索技术被提了出来。

本文将探讨人工智能在搜索和信息检索领域的应用、技术和挑战。

关键词：人工智能，智能搜索，信息检索，个性化需求，挑战1. 引言互联网的快速发展带来了海量的信息，人们可以方便地获取各种信息，但同时也面临着信息过载的问题。

由于传统的搜索引擎无法满足用户对信息的个性化需求，人工智能的智能搜索和信息检索技术应运而生。

2. 人工智能在搜索和信息检索领域的应用人工智能在搜索和信息检索领域的应用主要有以下几个方面：2.1 自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要组成部分，它包括语义分析、情感分析、机器翻译等。

在搜索和信息检索领域，自然语言处理技术被用于理解用户的查询意图，提取查询中的关键词，并将查询与文档进行匹配。

2.2 机器学习机器学习是人工智能的另一个重要领域，它通过训练算法来让计算机自动学习。

在搜索和信息检索领域，机器学习技术被用于构建搜索模型，提高搜索和信息检索的准确性和效率。

2.3 推荐系统推荐系统是人工智能技术在搜索和信息检索领域的又一重要应用。

通过分析用户的历史行为和兴趣，在搜索和信息检索过程中为用户提供个性化推荐，使用户能够更快速地找到自己感兴趣的信息。

3. 人工智能的智能搜索和信息检索技术为了实现个性化搜索和信息检索，人工智能技术在搜索和信息检索中起到了关键作用。

以下是一些常用的智能搜索和信息检索技术：3.1 上下文理解传统的搜索引擎往往只根据关键词进行匹配，忽略了查询的上下文信息。

而在智能搜索和信息检索中，上下文理解起到了重要的作用。

通过理解查询的上下文信息，如用户的地理位置、时间信息、设备信息等，搜索引擎可以根据用户的实际需求提供更精准的搜索结果。

3.2 个性化排名个性化排名是智能搜索和信息检索中的一项关键技术。

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０ 引言
近年来 ， 信息检 索已经 发展到 网络 化和智 能化 的
引擎 的发 展 已较成 熟 ， 人们 在 使 用 中却发 现 要 准 但 确、 快速地 查 找 自己所 需 的信息 是越来 越 困难 ｂ。 】 因此 ， 索引擎 面 临着 巨大 的挑 战 ， 搜 必须 采取 智
能化技 术 、 良提 问处 理 、 改 引进 个 性 化 技 术 、 展 广 开
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Ｔ ｅｓｓ ｍ ｃｎｉｓｏ ｒｅｐｒ ，ｗ ｉ ｒ ｕｅ ｅｔ ｎｏ ａ ｏ ｅｒ ｅ ｔ ｎ ｆｍ ｔｎｆｔ ｉ ｈ ｔ ｏｓｔ ｆｔ ｅ ａ ｓ ｈｃ ａ ｓ ａ ｎ，ｉ ｒ ｔｎ ｓ ｃ ａ ｎ ｄｉ ｏ ａ ｏ ｌ ｒ ｇ ｙｅ ｓ ｈ ｔ ｈ ｅ ｒｇ ｆｍ ｉ ａ ｈｇ ａ ｎ ｒ ｉ ｉ ｅｎ
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先获取用户的特征信 息 ， 接着利用用户 的特征信息构建基于本体 的用 户兴趣模型 ， 在 检索过程 中通过领 域本体概 念和用户
兴趣模 型对检 索请求进行分析并对其进行扩展 ， 获得符合检索意 图的结果 ， 在此基础上 按兴趣度大小处 理后将最终 个性化
信息检 索结果反馈 给用户 。通过搭建关于本体的个性化检索原型系统 ， 仿真结果验证 了改进模型 的有效性 。
ＡＢＳ Ｔ ＲＡＣＴ ： Ａｉ ｍｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｋ ｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ — — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ｌ ａ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｉ ｎ ｔ ｅ ｍｓ ｒ ｏ ｆ ｐ ｅ ｒ － － ｓ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ，ａ ｐ ｅ ｒ ｓ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｉ ｎ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｏ ｎ ｔ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ， ｗｅ ｇ ｏ ｔ ｔ ｈ ｅ ｕ ｓ ｅ ｒ ’ ｓ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｕ ｓ ｅ ｒ Ｓ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ Ｕｓ ｅ ｒ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｏ ｎ ｔ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，ａ ｎ ｄ ａ ｎ — ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ｒ ｅ ｔ ｉ ｒ ｅ ｖ ａ ｌ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｓ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｅ ｘ ｐ ａ ｎ ｄ ｅ ｄ ｉ ｔ ｗ ｉ ｔ ｈ ｄ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｏ ｎ ｔ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ Ｕｓ ｅ ｒ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｔ ｉｅ ｒ ｖ ａ ｌ

人工智能技术在信息检索中的应用研究一、引言随着信息时代的到来，信息的获取和处理成为了当今社会最主要的挑战之一。

在过去，信息的获取主要依靠人工操作，无法满足快速、准确、大规模的需求。

而如今，随着人工智能技术的快速发展，信息检索领域正迎来一次革命。

二、人工智能技术与信息检索的结合1. 自然语言处理自然语言处理是人工智能技术在信息检索中的重要应用之一。

传统的检索系统主要依赖关键词的匹配，无法很好地理解用户的查询意图。

而自然语言处理技术可以对用户输入的自然语言进行分析和处理，实现语义匹配。

通过深度学习等技术，检索系统可以更好地理解用户的查询意图，提供更精确的搜索结果。

2. 机器学习机器学习在信息检索中的应用也越来越广泛。

机器学习可以利用大量的数据进行训练，不断优化模型，在信息检索中可以用于优化搜索算法、推荐系统等。

例如，通过分析用户的历史搜索数据和行为，可以建立用户画像，实现个性化推荐。

机器学习的应用不仅提高了信息检索的准确性，还能够大幅提升用户体验。

3. 图像识别随着社交媒体和共享平台的兴起，图像搜索变得越来越重要。

图像识别技术可以帮助用户通过图片搜索相关信息。

通过深度学习算法，图像识别在信息检索中的准确性和实时性得到了显著提高。

例如，当用户拍摄一张图片并上传到搜索引擎，搜索引擎可以通过图像识别技术识别出图片中的物体或场景，并提供相关信息。

三、人工智能技术在信息检索中的挑战虽然人工智能技术在信息检索中发挥了巨大作用，但仍面临一些挑战。

1. 数据隐私与安全在信息检索中，用户需要提供一定的个人信息，这涉及用户的隐私和安全问题。

如何在使用人工智能技术的同时保护用户的数据隐私成为了一个重要问题。

目前，一些技术如加密算法和去隐私技术被应用在信息检索中，但仍需进一步完善。

2. 信息过载随着互联网的发展，信息过载成为了一个普遍存在的问题。

人工智能技术可以帮助用户更快速、准确地检索到所需信息，但同时也带来了信息过载的威胁。

搜 索 引 擎 提 供 的链 接 ，就 可 以访 问 到 相 关信 息 。 ２３ 分 类 ．
２ 信 息检 索工具研 究
２１ 个 性 化 搜 索 引擎 ．
针对 现有搜索引擎 的缺陷 ，开发个性 化服务 系统就显 得
非常重要 。个性化搜 索引擎 系统是 通过 收集和分 析用户信 息
来 学习用 户 的兴趣 和行 为 ，从 而实现主动 推荐 的 目的 ，它 能 充分提高站点 的服务质量和访 问效 率 ，从 而可 以吸引更 多的 访 问者 ，产生更 大的点击率 ，提高网站 的知名度 。个性化 服 务的本质是将用 户个 体归结到某个 用户类 中 ，然后 根据其访 问规律进行 Ｗｅ ｂ页面的推荐 ，由于每个用户都 有 自己的访 问 目的 ，具有不 同的访 问序列 。如果 当前用 户 已经有 一个访 问
力。所 以，如何确定 用户 的需要 ，提高用 户查询效 率和查 询
精 度 ，从 而 满 足 用 户 的 个 性 化 检 索 ，已 成 为 Ｗｅ 用 进 一 步 ｂ应 发 展而 必 须 要 解决 的一 个 非 常 关 键 的 问题 。
反馈 给要做索 引的主站点 ，它也不断把 以前 已经 组织过 的 目 录 自动更新 。然后 ，搜索 引擎再对 已收集 的信 息进行分类 整
搜 索引擎按 照信 息搜集 方 法和 服务 提供方 式不 同分 为 ： 目录式搜索引擎 、机器人搜 索引擎 、元 搜索 引擎 及其他一 些
技术 的搜索引擎 。 ２３１目录式搜索引擎 ． ． 以人工或半 自动方式搜集信息 ，编辑 人员查看信息之后 ，
序列 ，那么其他具有 类似访 问序列 的用户 下一次访 问可 以为 该用户 提供推荐 。这 样随着不 同用 户访问 的推进 ，可以将用
电脑编程技巧与维护

基于人工智能的智能检索技术研究智能检索技术是近年来随着人工智能技术的快速发展而备受关注的领域，其应用领域涵盖了互联网搜索、信息检索、智能推荐系统等多个领域。

基于人工智能的智能检索技术更是在这一背景下迅速崛起，并已经成为研究者们关注的热点问题之一。

智能检索技术的发展不仅能够提高信息检索的效率和准确性，同时也为用户提供更加个性化和智能化的信息服务。

本文将探讨基于人工智能的智能检索技术的研究现状、发展趋势以及未来的挑战与机遇。

首先，我们需要了解什么是智能检索技术。

智能检索技术是利用人工智能技术对海量数据进行高效、准确的搜索和检索的过程。

传统的信息检索系统主要依靠关键词匹配来进行搜索，这种方法往往会导致搜索结果的质量参差不齐，难以满足用户的需求。

而基于人工智能的智能检索技术则可以通过深度学习、自然语言处理等技术对用户的需求进行更加准确的理解和分析，从而提供更为精准和个性化的搜索结果。

目前，基于人工智能的智能检索技术已经在许多领域取得了重要进展。

在互联网搜索领域，谷歌、百度等搜索引擎已经开始采用深度学习和神经网络等技术来改善搜索结果的质量。

通过分析用户的搜索历史、所在位置等信息，搜索引擎可以更好地理解用户的需求，并提供更加符合用户需求的搜索结果。

在智能推荐系统领域，基于人工智能的推荐算法已经成为许多互联网企业提供个性化产品和服务的核心技术。

通过分析用户的行为数据、偏好等信息，推荐系统可以为用户提供符合其兴趣爱好的内容，从而提高用户的满意度和粘性。

除了在互联网领域，基于人工智能的智能检索技术还在其他领域有广泛的应用。

在医疗领域，智能检索技术可以帮助医生更快速、准确地获取医学文献、病例等信息，从而提高诊断和治疗的效率。

在金融领域，智能检索技术可以帮助银行等金融机构更好地管理和分析客户的交易数据，预测风险等。

在教育领域，智能检索技术可以帮助学生更方便地获取学习资料，辅助老师更好地进行教学。

然而，尽管基于人工智能的智能检索技术在各个领域都有广泛的应用，但目前仍存在许多挑战和问题。

中， 还应体现在提问模型的形成过程中， 即根据用户对问题 的描述， 借助与知识库相关的知识， 推断其真正需求 ， 形成提
问模型。 ３３ 智能信 息检 索的系统结构 －
一
我 国对智 能信息 检索的研究 开始原地 踏步 ， 甚至 回落 ， 从高
潮走进 了低谷 。
般来说 ， 智能信息检索系统由知识库 、 文本处理和智
智 能信息检索系统应具备 以下 ３种能力 ： ①智 能信息检 索系统是建立在大规模 的知识库基础之上 的， 它有一个强大 的推理系统支持 ， 能用 自然 语言而不是规 范的主题 词与检索 者交流的计算机系统 。此系统能在 已知信息的基础上 ， 推理
在 我国 ， 信息工作 者也不 部分组成。①知识库部分 ： 知识库是智能检索的核
ＴＵ Ｓ ＵＧ Ｕ Ａ Ｎ Ｘ Ｕ ＥＫ Ａ Ｎ ｏ ． ２ １ Ｈ Ｎ １， ０ ２
心 。它又由知识库 系统 、 数据库系统和检索推理系统 ３个子 系统构 成。②文本处理部分 ： 文本处理系统就是利用计算机 自动处理 自然语言形式 的文本输入。它利用知识库 中的语言 学 知识 、 科学知识和其他知识 ， 对文本进行语法 、 语义分析界
系统实现的可能性 ， 同时也面临着许 多困难和 问题 。
态、 更新快 、 分布广泛 、 松散的 Ｗｅ 管理 ｂ内容 ； 信息用 户由原
来 的情报专 业人员 扩展到包 括商务人 员 、 管理人员 、 师学 教 生、 各专 业人 士等在 内的普通大众 ， 他们对信 息检索从 结果
到方式提 出了更高 、 多样化的要求 。目前 ， 更 信息检索 已经发
３ 智能信息检索 系统应具备 的能力 ． ２
网络化 的逐步形成 日益改变 了人们 的工作 和生活方式 ， 尤其 被称为人 类三 大尖 端技术 之一 的人 工智 能技 术 的出现