免费论文：基于贝叶斯网络的查询扩展和相关性评估

WEB资源的爆炸式增长和网络用户对资源的需求不断增加，使得搜索引擎等在线信息检索方式越来越流行。但是，由于互联网信息量巨大，加上搜索引擎用户自身知识的局限，用户在使用搜索引擎时并不能清晰明确地表达自己的搜索意图。 Word Mismatch 经常发生，其结果是用户对搜索引擎的反馈。对查询结果的满意度较低。针对这一问题，本文借鉴传统信息检索系统，在WEB搜索引擎中实现传统信息检索领域的查询扩展方法，以提高WEB搜索引擎的性能和效率，实现智能化。 WEB搜索引擎，以满足用户的需求。查询要求。论文首先研究了信息检索和WEB搜索引擎的一些共同特征。在分析WEB搜索引擎用户查询行为模式的基础上，根据用户查询分析，将WEB搜索引擎用户分为“新手”、“普通”和“专家”。三类。通过分析这三类用户的查询长度以及高级查询操作的使用情况，论证了在WEB搜索引擎中实现查询扩展的可行性。然后，针对WEB搜索引擎用户查询的不确定性，通过研究贝叶斯网络在处理不确定性方面的优越性能，提出在WEB搜索引擎中实现基于贝叶斯网络的查询扩展。遵循ISO-2788标准，根据基于贝叶斯网络的查询扩展需求模型，建立了特定领域的查询扩展术语咨询库BN-Thesaurus； BN-Thesaurus是基于Concept原理构建的，元数据来源于领域专家知识。在概念的基础上，BN-Thesaurus 中的 Term 使用 Two-Way TermCorrelation 术语关联；通过 eGoogle 为相关术语构建文档集合语料库并爬取结果页面；在该文献集上，BN-Thesaurus根据互信息公式使用机器学习方法。双向项关联权重 .通过谷歌提供的谷歌AJAX Search API编程接口构建了一个元搜索引擎系统eGoogle。 eGoogle 实现了基本的停用词分析和分词。它根据标准的布尔查询语法扩展用户的原始查询，并以 AND-OR-ANDNOT-tree 的形式构建查询语句。 eGoogle 到 Google 的查询结果根据向量空间模型对文档进行向量化处理，然后重新评估并反馈给用户。 eGoogle元搜索引擎系统验证了WEB搜索引擎中查询扩展的可行性，初步验证了基于贝叶斯网络的查询扩展的可行性和有效性。

来源：半壳优胜育转载请保留出处和链接！

本文链接：http://87cpy.com/270684.html