【摘 要】
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该文的着眼点在于试图利用机器学习的原理来解决信息检索中的人机交互问题并做了以下几方面的工作:对于在线交互,该文提出了一种新的相关反馈算法,并在CBIR系统中得到成功的
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该文的着眼点在于试图利用机器学习的原理来解决信息检索中的人机交互问题并做了以下几方面的工作:对于在线交互,该文提出了一种新的相关反馈算法,并在CBIR系统中得到成功的应用.另外,我们研究了图像检索中的基于用户交互的特征压缩问题.对用户在检索过程中提供的正反馈样本在各特征空间中的分布特性,利用主成分分析来消除特征中的噪声,实现了对特征空间进行有效降维.试验结果显示,该方法在基本不影响检索精度的前提下大大提高了检索速度和降低了存储复杂度.对于离线交互,我们则想利用服务器端的用户日志文件,对这些大数据集进行知识挖掘,从而对用户未来的访问建立预测模型,这样就可以对用户进行网页预发送,以此减少用户在网络访问时候的等待时间.实验证明在自然语言中普遍适用的N元预测模型同样适用于网页预测.同时我们采用了一种有效的简化手段,大大压缩了模型的大小,同时预测精度也比传统方法提高了一倍.我们还对访问日志文件了聚类,提出了一种新的基于密度估计的聚类算法.这样可以从日志中发现那些在访问中经常同现的文档类,并将那些经常访问的同类文档建立索引页面,从而方便用户的访问.该文将人机交互过程看成机器学习过程,利用在线学习和离线学习的手段处理人机交互过程.通过分析以及试验可以看到,该方法是解决信息检索问题的一种有效方法.
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