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第1篇 信息检索的研究背景和相关基础3

第1章 信息检索的研究目的和意义3

1.1解决信息超载与信息饥饿的矛盾4

1.2信息检索需要不确定性推理5

1.3适应个性化信息检索的需求7

1.4为检索评价提供新方法8

1.5基于语义的信息检索8

第2章 信息检索的研究现状11

2.1信息检索的发展历程11

2.2国外研究情况14

2.3国内研究情况15

2.4语义网信息检索现状17

第3章 信息检索模型概述20

3.1特征项与特征项的权重20

3.2布尔模型21

3.3向量模型22

3.4概率论模型23

3.5元搜索引擎25

3.6基于本体的检索模型28

第4章 常见的检索性能评价方法32

4.1引言32

4.2什么是检索评价36

4.3召回率和精确率37

4.4变化的召回率和精确率38

4.5召回率和精确率的复合评价40

第5章 语义Web和描述逻辑42

5.1语义Web42

5.2描述逻辑55

5.3语义Web与描述逻辑67

5.4小结68

第6章 云模型理论69

6.1云模型产生背景69

6.2云模型的基本概念72

6.3云数字特征的双重性72

6.4正向云发生器的实现算法75

6.5逆向云发生器的实现算法75

6.6云变换77

6.7定性概念的可还原性——云滴的生成78

6.8云模型的应用79

第2篇 面向Web的个性化信息检索83

第7章 个性化信息检索框架及理论基础83

7.1引言83

7.2相关概念83

7.3个性化信息检索系统框架及检索过程86

7.4信息检索的关键技术91

7.5小结99

第8章 基于云的泛概念检索模型101

8.1引言101

8.2基于云的泛概念检索模型102

8.3小结117

第9章 检索评价和用户相关性判定119

9.1信息检索性能的云评价方法119

9.2信息检索性能的加权综合评价方法127

9.3信息检索性能的加权综合云评价方法134

9.4个性化信息检索系统的用户相关性判定135

9.5小结143

第10章 用户建模技术及兴趣挖掘145

10.1引言145

10.2用户兴趣模型146

10.3基于最大生成树的文档聚类在信息检索中的应用151

10.4小结159

第11章 查询相似度计算和查询后处理161

11.1引言161

11.2词语相似度的计算和相关性判断162

11.3基于熵原理的信息检索后处理算法167

11.4其他的后处理173

11.5小结174

第12章 基于J2EE的个性化信息检索系统架构175

12.1引言175

12.2个性化信息检索系统的用例分析177

12.3个性化信息检索系统框架177

12.4基于J2EE的个性化信息检索系统结构180

12.5设计与实现185

第3篇 面向语义网的信息检索189

第13章 基于本体的语义信息检索模型189

13.1引言189

13.2信息检索模型的一般定义190

13.3 SIRM-O：基于本体的语义信息检索模型192

13.4小结201

第14章 基于描述逻辑的知识库检索202

14.1引言202

14.2相关研究204

14.3基于Rolling-up技术的检索优化方法206

14.4基于断言图的知识库检索211

14.5小结219

第15章 描述逻辑ALC的不确定性扩展221

15.1引言221

15.2相关研究223

15.3研究基础——描述逻辑ALC230

15.4 Cloud-ALC：描述逻辑ALC的云扩展232

15.5 Cloud-ALC的性质235

15.6 Cloud-ALC的推理237

15.7小结238

第16章 基于语义网的分布式信息检索系统240

16.1引言240

16.2 D-IRSW检索系统模型241

16.3小结253

附录一 云的正向生成器算法254

附录二 云的逆向生成器算法256

附录三 推荐阅读材料257

参考文献258

后记280