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[期刊] 情报杂志
[作者]
阮光册 夏磊
[目的/意义]检索结果聚类能够帮助用户快速地浏览系统返回的检索结果。传统的基于向量空间的检索结果聚类缺乏对文本深层次的语义联系的挖掘,使得聚类结果的可读性、可理解性存在不足。因此,对检索结果进行语义层面的分析,并实现基于语义的检索结果聚类研究,具有重要的理论和实践意义。[方法/过程]将LDA主题模型与K-means算法相结合,利用LDA模型实现文本潜在语义的识别,将"文本-潜在主题"概率分布作为Kmeans聚类依据进行聚类分析,最后提取与聚类中心最近的主题的描述词作为检索结果聚类的标签。[结果/结论]实验
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 房小可
伴随着微博的日趋流行,对微博信息的检索逐渐成为人们获取第一消息的手段。其中文本聚类和主题发现是信息检索领域的有效方法,采用适当的方法是影响微博短文本信息检索质量的关键因素。文章针对文本聚类和LDA主题模型的互补特征,综合考虑了微博特殊文体和短文本聚类效率问题,提出了基于频繁词集的文本聚类和基于类簇的LDA主题挖掘相融合的微博检索方法,给出了针对微博文体的一种新的主题检索模型。实验表明,该方法不仅能有效地划分微博文本,并且能清晰地挖掘类簇中潜在主题。
关键词：
文本聚类 主题检索 微博
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
阮光册 任金玥
文献检索结果中隐藏着知识的层次关系,本文采用hLDA模型抽取检索结果数据集中隐藏的主题树结构,揭示研究主路径等信息,进而为用户提供高效的知识服务。首先,构建领域专业知识库,实现对检索结果的预处理;其次,通过合理的hLDA超参抽样,获得主题树结构;最后,结合可视化技术,识别检索问题下学术信息的知识层次结构。实验表明,本文采用的方法可以提供有效的检索结果可视化分析,相比经典的层次聚类方法,结果的可读性更高。
关键词：
hLDA 主题模型 检索结果 可视化
[期刊] 情报科学
[作者]
刘江华
【目的/意义】非常态分布状态下,LDA主题模型的检索效果较差;在数据量较小的情况下LDA主题模型计算出来的正确率较低。【方法/过程】本文提出一种基于Kmeans聚类算法的LDA主题模型检索方法,本检索方法以Kmeans算法为基础,对文本主题进行聚类和语义相关度分析,避免了传统LDA主题模型存在的诸多缺陷。【结果/结论】实验结果显示,不论是一般还是多义主题关键词的检索,本文的LDA主题模型在耗时和准确率上均比本文列出的其他三种主题模型具有明显的优势,进一步验证了本文提出方法的有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余洋
本文简要介绍了聚类算法在国外信息检索领域中的应用概况,并详细介绍了聚类算法在国内该领域的应用情况。列举了应用得较多的几种聚类算法,给出了在多种信息检索中聚类算法的应用过程。
关键词：
聚类 信息检索 分类 模糊聚类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王筠 孙晓雅 刘军
采用系统聚类的方法对文献数据库的检索结果按其质量进行聚类,并通过实例说明这种方法的可行性和有效性。检索结果经过聚类方法处理后,用户可迅速了解检索结果的质量等级分布,从而对不同等级的检索结果采用不同的阅读方式。这样便能节省用户的阅读时间,提高检索效率。该项研究对今后开发针对检索结果的文本聚类插件奠定了基础。
关键词：
文本质量 文本分类 检索结果 系统聚类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
柏晗 成颖 柯青
网络检索结果聚类是将搜索引擎的检索结果聚类为有意义的类别,并赋予标签描述,以便用户快速获得所需信息的技术。文章根据网络检索结果聚类算法的改进方向将其分为面向经典和面向标签的聚类算法两类。前者的改进主要有优化特征选择、优化聚类数K以及生成重叠聚类等;后者的改进主要有优化类计分运算、优化类合并运算、数据结构优化、候选标签选择以及基于语义的优化等。在对相关研究进行综述的基础上探讨了检索结果聚类面临的问题和未来的发展方向。
关键词：
检索结果聚类 检索算法 优化 综述
[期刊] 现代情报
[作者]
杨海锋
信息检索评价得到了学者们的广泛研究,而从用户认知的角度来对其进行研究逐渐成为学者们追捧的热点。本文从用户认知的角度出发,借助布鲁克斯提出的对数透视法思想,对目前比较常用的评价指标进行了改进,将物理世界("世界1")中的评价指标通过"对数尺"转换到了"世界2"和"世界3"的精神世界,从用户所获取的情报量对其检索结果进行了评价,克服了以文献数量为计量单位评价的不足。同时,通过应用分析对其改进的评价指标进行了说明。最后提出了本研究的不足和需要改进的地方。
关键词：
对数透视法 信息检索 评价指标 用户认知
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 李佩珊
现有的微博检索平台将包含检索词的所有微博按照用户发布的时间逆序输出,用户从返回的结果页面一页页地查找微博文档,需要花费较多时间。为了解决微博检索平台查准率低和结果呈现不够友好的问题,文章引入概念格理论,提出了基于概念格理论的微博检索结果的二次组织模型,并详细说明了微博检索结果概念格的构造过程,设计实验证明了该模型的可行性和有效性。
关键词：
微博 概念格 检索结果 聚类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
舒江波 胡金柱 肖升
由于目前基于关键词和基于语义的信息检索都只关注查询焦点,导致检索出来的信息太多太杂,且不精确。本文提出一种基于语法的信息检索模型,通过考察查询焦点、关联线索和答案主体之间的关联度,可以较为精确地获得用户期望的答案。该模型可以看作是浅层的基于语义的信息检索方式的一个扩展和补充。
关键词：
语法 信息检索 关联线索 模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
裴超 肖诗斌 江敏
大规模文档集中潜藏的语义信息一般可以用潜在狄利克雷（ＬＤＡ）主题模型识别，因为微博短文本语义稀疏，所以在微博短文本聚类中的应用并不理想。利用传统的潜在狄利克雷分布的主题模型来给微博建模，得到的微博用户分布并不直观，通过改进的ＬＤＡ模型将用户表示为主题概率向量，不仅能够充分地挖掘文本隐藏的语义信息，同时能够直观地呈现用户的主题分布。提出基于密度区域划分的Ｋ－ｍｅＡｎｓ算法对微博用户进行聚类。使用真实的微博数据集进行验证，与传统的Ｋ－ｍｅＡｎｓ聚类方法对比，采用该方法对微博用户的聚类能够有较明显的提高。
关键词：
微博 主题模型 文本聚类 k均值算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李纲 郑重
统计语言模型作为一种自然语言处理的工具,已经被证明有能力处理大规模真实文本。而统计语言模型和IR相结合后所形成的SLM-IR模型的提出,是信息检索模型研究上的重大进展。本文介绍了统计语言模型在信息检索领域的基本模型及相关问题,重点分析了Lemur工具箱和标题语言模型的原理及模型,最后从整体上介绍了该领域的国际动态和研究进展情况。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
王非 何绍华
为了增强检索效率,信息检索系统必须对用户的信息搜寻活动提供更有效的支持,为达到这一目的,需要更好地理解用户同信息系统间交互的本质。信息检索交互模型能帮助分析、理解这些交互以及如何实现相应的支持。
关键词：
信息搜寻活动 信息检索交互 交互模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
丁晟春 顾德访
研究和探讨了Ontology的定义和内涵,介绍了Ontology的创建方法、Ontology描述语言以及Ontology的编辑工具,探讨了Ontology在信息检索过程中的作用机理。
关键词：
语义学 信息检索/Ontology
[期刊] 情报学报
[作者]
焦玉英 雷春明
本文分析了模糊理论对分类、主题标引、检索提问表达及检索效果评价的作用 ,并对该理论在信息检索应用系统中面临的问题进行了探讨。
关键词：
模糊理论 检索系统 应用分析
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文献计量分析
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