【摘 要】
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随着互联网和信息科技的飞速发展,快速高效地从海量数据当中检索到内容成为一个越来越重要的需求。本文中首先针对目前信息检索技术的发展现况进行了简要的介绍和分析,介绍了
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随着互联网和信息科技的飞速发展,快速高效地从海量数据当中检索到内容成为一个越来越重要的需求。本文中首先针对目前信息检索技术的发展现况进行了简要的介绍和分析,介绍了传统信息检索技术以及概念图为代表的语义检索模型。为了更好的提供信息检索服务,还要更准确的把握用户需求的内容和特点。本文以搜索引擎的检索日志和问答网站的问题语句为例,对用户的信息检索需求语句的形式和特点进行了简要的分析。我们发现在问答社区的问题语句中,问题语句的字数远高于搜索引擎纪录,这些分析表明用户对问句形式的检索具有很大需求,因此基于语义分析的检索模型将是未来研究的重点方向。本文对概念图模型的表示形式、数学定义和运算法则等方面进行了简要介绍,详细叙述了计算概念图相似度的计算公式和方法。之后就概念图的标引问题及其研究现状简要叙述,确定了本文的研究方向是探索使用标引好的概念图进行准确高性能的信息检索的方法。之后,本文提出了引入分布式计算模型当中常用的有向无环图模型,将其与概念图模型结合起来进行信息检索的方法。选用的RDD模型作为目标模型,给出了将概念图模型通过转化为RDD模型的算法和对应的评价函数。在转化的时候我们首先确定概念图的中心节点,此后以中心节点为根将概念图展开为树形结构并移除多余的关系节点,然后将中心节点之外的概念节点以及其直接前驱的关系节点组合起来生成转换节点。最后再分层次地为树结构添加聚合节点,从而输出流过这一有向无环图计算模型的每一个文档的最终排序评分。本文设计并实现了算法对应的原型系统,将整个问答社区问题集合作为检索目标,选取扩展布尔模型作为对照模型进行检索实验并统计了相关评价指标,证明了本文提出的算法具有可行性和较好的检索效果。本文提出的模型和算法探索了利用检索语句已经标引好的概念图进行信息检索的方法,证明了这一方法的可行性和有效性,为之后进一步的研究提供了一些有益的思路。
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