人工智能技术在信息检索系统中的应用长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引
了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学
(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、
中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名
导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对
许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴
趣。
人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、
信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一
门综合性很强的边缘学科。总的来说，人工智能是一门研究如何构造智能机器或
智能系统，使它能模拟、延伸扩展人类智能的学科。
目前，人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家
系统、机器学习、模式识别和自然语言理解等。自从人工智能技术问世以来，它
的研究已经有了显著的成果。人工智能应用于信息检索系统的成果——智能信息
检索系统给信息检索领域带来了革命性的变化。
1智能信息检索系统概述
智能信息检索系统是一种智能化的计算机信息检索系统,它模拟人类关于信
息处理的思维过程和智能活动,实现信息知识的存储,检索和推理,并向用户提供
智能辅助。
由于人工智能的引入，智能信息检索系统的优势明显：强大的自然语言理解
能力，使用户可以用自然语言更确切地表达自己的信息需求；模拟专家的检索方
法，把用户所表达的信息需求，制定解决策略以及分析结果的工作转移到智能信
息检索系统来处理；具有强大的学习能力，能自动地获取知识，能直接向书本学
习，并在实践中实现自我完善。
2智能信息检索的结构
2.1知识库及其管理系统
知识库是知识存储机构，用于存储解决用户信息需求所需的原理性知识、专
家的经验性知识以及有关的事实等。知识库中的知识来源于知识获取机构，同时
数据挖掘在智能信息检索中的应用
随着大数据时代的到来，信息的快速增长对信息检索技术提出了更高的要求，智能信息检索系统已经成为信息检索领域最活跃的研究方向之一。数据挖掘技术作为知识发现的一种手段，与智能信息检索系统结合，有助于资源整合，提高信息检索的质量，辅助多媒体信息检索的发展，从而缓解信息压力。本文从数据挖掘和智能信息检索出发，探讨数据挖掘在智能信息检索领域的应用。
标签：数据挖掘；智能检索；信息孤岛；多媒体检索
1 引言
互联网时代的信息充斥着人们的生活，人类社会进入了“信息爆炸”时代。信息的海量性与庞大性与人们时间精力的有限性形成剧烈冲突，信息的无序性与工作业务的逻辑性形成又一尖锐的矛盾，两大矛盾在追求高效率、高回报的信息经济时代下愈演愈烈。因此，精确全面的信息检索是信息领域亟待解决的问题。数据挖掘是从海量数据中发现潜在有用的、有趣的、有价值的信息的一种方法，将数据挖掘运用到智能信息检索中，可以提高信息检索的质量与效率。
2 数据挖掘与智能信息检索
2.1 智能信息检索
信息检索作为一种信息提取的方法，实质是信息集合与需求集合的匹配与选择。在匹配与选择机制里，由于需求集合大多是以关键字作为检索需求，通过匹配算法，诸如向量空间模型、概率检索模型、模糊集合模型等来输出用户的检索结果。信息检索基于检索词的基本思想来对数据库中的信息进行特征分析以及内容提取，由于检索词的模糊性或者检索用户的个性化差异，导致信息检索的查准率较低，往往得不到想要的检索结果。
2.1.1智能检索系统的框架及功能
智能信息检索系统的框架区别于传统的信息检索系统，分为四个层次，分别是用户交流层、数据应用层、数据处理层、数据采集层。用户交流层是连接用户与检索系统的桥梁，用户通过此界面输入检索请求，系统传递数据，并将得到的检索结果反馈给用户。数据应用层根据接收的检索请求，选择合适的检索模型进行检索，判断检索词是否被命中。数据处理层则是对检索词进行分析，提取关键字扩展检索语义，形成特征数据库。数据采集层与用户交流层对接，将检索结果排序计算，上传给用户交流层，由用户交流层反馈给用户。
人工智能技术在信息检索系统中应用
摘 要 阐述了人工智能的原理及智能信息检索系统的基本概念，分析了智能信息检索系统的结构及其研究中遇到的难题，并从人工智能的研究成果来探讨解决问题的思路。
关键词 人工智能；智能信息检索系统；信息检索
人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性很强的边缘学科。总的来说，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸扩展人类智能的学科。
目前，人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别和自然语言理解等。自从人工智能技术问世以来，它的研究已经有了显著的成果。人工智能应用于信息检索系统的成果——智能信息检索系统给信息检索领域带来了革命性的变化。
1 智能信息检索系统概述
智能信息检索系统是一种智能化的计算机信息检索系统,它模拟人类关于信息处理的思维过程和智能活动,实现信息知识的存储,检索和推理,并向用户提供智能辅助。
由于人工智能的引入，智能信息检索系统的优势明显：强大的自然语言理解能力，使用户可以用自然语言更确切地表达自己的信息需求；模拟专家的检索方法，把用户所表达的信息需求，制定解决策略以及分析结果的工作转移到智能信息检索系统来处理；具有强大的学习能力，能自动地获取知识，能直接向书本学习，并在实践中实现自我完善。
2 智能信息检索系统的结构
智能信息检索系统与专家系统有很大的相似性，其基本结构（见图1）和工作原理是基本相同的。
2.1 人机接口部分
人机接口是信息检索系统和用户交流的界面，它能理解、分析用户的自然语言提问，并产生适合用户的结果，还具有解释功能。它由一组程序相应的硬件组成，用于完成输入输出工作。系统通过它输入知识更新完善知识库，一般用户通过它输入信息需求。
2.2 知识库及其管理系统
第２７卷第３期 ２００６年８月 华北水利水 电学院学报 Ｊｏｕｍａｌ ｏｆ Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ ａｎｄ Ｈｙｄｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｖｏ１．２７ Ｎｏ．３ Ａｕｇ．２０ｏ６
文章编号：１００２—５６３４（２００６｝０３—００７３—０３
基于分类的智能信息检索研究与实现
程传鹏
（中原工学院，河南郑州４５０００７）
摘要：在研究传统信息检索技术实现的同时，结合现有的网页分类技术，提出了一种基于自动分类的智能信
息检索系统原型系统．在此基础上，对基于分类的智能信息检索中的网页特征提取、特征加权、网页分类等提
出了一些见解． 一
关键词：信息检索；特征提取；倒排文件；ＶＳＭ模型；ＫＮＮ分类算法
中图分类号：Ｇ３５４．４ 文献标识码：Ａ
目前的信息检索工具主要分为２大类：分类目
录式的信息检索工具和全文检索式的信息检索工
具－ｌ Ｊ．第一类检索工具，如美国专利数据库、Ｙａｈｏｏ
等，应用主题层次树来组织信息，分类目录有助于逐
步缩小主题范围或者查找关于某个主题的权威性较
强的信息，查准率很高．但有２个缺点：①检索的最
终结果是网站的网址，不能用于ｗｅｂ页面的分类检
索；②用户在查找时，只能按照既定的目录一层一层
的进行检索，查找方式不够灵活．第二类检索工具，
如Ｇｏｏｇｌｅ，Ｂａｉｄｕ，北大天网等，通过关键词匹配的方
式在ｗｗｗ上检索信息，在一定程度上解决了第一
类检索工具的缺陷，但存在如下问题：检索的结果是
一个线性文档的列表，虽然经过了相关度排序，但是
相关和不相关的文档仍然相互混杂，用户需要逐个
浏览才能找出所需要的信息．当返回结果多达几十
页时，往往会耗费用户大量的精力和时间．
鉴于上述搜索引擎的不足，笔者提出将文档自
动分类技术应用到搜索引擎上，通过文档分类器自
动地将检索结果快速分类，以分类目录树的方式来
显示检索结果．这样可以大大降低用户需要浏览的
