MARKOV網(wǎng)絡(luò)檢索模型的研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)爆炸的趨勢(shì)，信息檢索系統(tǒng)已經(jīng)成為人們獲取有用信息不可缺少的工具。傳統(tǒng)的信息檢索方法的基本思路為，查詢式和預(yù)存的文本關(guān)鍵詞的自動(dòng)匹配工作，兩者相符的文本被檢出。但是大量事實(shí)表明，這種通過(guò)詞匯簡(jiǎn)單匹配檢索出的結(jié)果并不是最優(yōu)的，原因在于詞匯間的同義性和單個(gè)詞匯的歧義性。用戶在查找信息時(shí)雖然知道自己的需求，但卻不能很好的用文字表達(dá)出來(lái)，因此開(kāi)發(fā)出一種工具來(lái)自動(dòng)生成用戶需求的輔助信息成為了信息檢索的一個(gè)

2、主要研究方向。 本文分析了一種信息檢索模型—基于Markov網(wǎng)絡(luò)的信息檢索方法，它不同于傳統(tǒng)的基于詞匯匹配的檢索方法，而是將計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖論、概率論的思想、技術(shù)融合起來(lái)，將文檔檢索看成是圖形推理過(guò)程。Markov網(wǎng)絡(luò)被廣泛用于不確定性知識(shí)表示和推理，以及變量之間的證據(jù)傳遞，是處理不確定性問(wèn)題的有力工具。檢索推理網(wǎng)絡(luò)是將查詢作為證據(jù)源，被激活的文檔視為相關(guān)文檔，將與查詢密切相關(guān)的信息也作為證據(jù)源檢索回更多的相關(guān)文檔，提高檢索效果。

3、 文章簡(jiǎn)述了Markov網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的背景與研究概況、基本原理與思路的基礎(chǔ)，對(duì)四個(gè)基于Markov網(wǎng)絡(luò)的檢索模型進(jìn)行了綜述。通過(guò)對(duì)訓(xùn)練文檔集的學(xué)習(xí)，我們以詞與詞之間的關(guān)聯(lián)性來(lái)構(gòu)造Markov網(wǎng)絡(luò)，利用網(wǎng)絡(luò)中的無(wú)向邊，通過(guò)多層推理激活與查詢?cè)~密切相關(guān)的詞作為查詢附加證據(jù)源，使得檢索回的信息更加完善。在五個(gè)英文標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試和結(jié)果分析，大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的幾個(gè)模型都比Bayies網(wǎng)絡(luò)模型、BM25等模型表現(xiàn)的更好，可以極有效