信息检索模型研究概述
用户信息检索中的相关性反馈模型研究
一种方法，其根本内容 都是一样的，即检 索 项与 标引项 的匹 配 问 题 。对事先 组 织 好 的 文 档，可 以 按 用户 提 出的 检 索条 件 去 进行匹 配 运算，符合条件的即为命中，否则为不命中。 检索过程就是对记录的内容再细分的过 程，而检 索条件就 是细分的根据。对于同一 个检 索题目，可以产生很多种 方法，其反 映 了标引的逆向过程。
科技创新导报 2012 NO.27 Science and Technology Innovation Herald 用户信息检索中的相关性反馈模型研究
IT技术
肖阳 (黄河科技学院图书馆 河南郑州 450063)
摘 要：本文提出一种通过获取用户建立和更新信息相关反馈模型的思想。通过观察用户在浏览Web 页面时所采取的动作来获取反馈信 息，利用检索算法将用户信息量化，并利用这些信息建立与更新用户模型。一方面用户对检索结果的评价输入到用户模型上，另一方面，检索 系统通 过学习跟 踪用户信息并优化用户模型。 关 键 词：信息检 索 相关性反馈 用户需求 中图分类号：G203 文献标识码：Ａ 文章编号：1674-098X(2012)09(c) -0050 -02
传 统 的 信息检 索 通常是 不区 分用户所 处 的 社 会 环 境、受 教 育 的 程 度 和 个人 的 能 力 这 些因素 而 进行 检 索 的，因 而 大多 数 用户 无 法 从检 索 方 法、检 索 策 略和 检 索 结 果中 获取个人的需要。例如，输入“番茄”关键 词 查 询 有关 番 茄 的 信息，得 到 的 结 果中一定含 有“番茄”，而“西红柿”、“圣女果”都 可以 表 达 相 同 的 概 念，却由于 词 形上 的 差 异 不 能满足关键 词匹配的要求。又比如“航天飞 机”和“太 空 梭”虽 然 指 的 概 念 是 一样 的，但 在中文 检 索工具上用“航天飞机”是查不到 “太 空梭”的 主页的。显 然，相 关反馈检 索 是相当有用的。
信息检索基本原理
信息检索基本原理信息检索是指通过计算机技术获取、组织和利用文本信息的过程。
它是计算机应用领域中重要的研究方向之一，也是现代社会信息化进程中不可或缺的组成部分。
1. 信息需求分析信息需求分析是信息检索的第一步，也是最重要的一步。
它涉及识别用户的信息需求、确定检索策略、选择合适的检索语言等内容。
在这一阶段，需要对用户信息需求的主题、范围、领域等进行分析，以便更准确地确定检索规则和选择检索词语。
2. 信息检索模型信息检索模型是指描述和解释信息检索过程和结果的数学模型。
信息检索模型包括传统的布尔、向量空间和概率模型等。
布尔模型是最早的信息检索模型，它将文档看作是一个集合，用布尔运算符AND、OR、NOT进行查询。
向量空间模型则把文档看作是一个向量空间，用欧几里得距离或余弦相似度来计算文档之间的相似度。
概率模型则根据贝叶斯定理来计算文档的概率。
3. 检索语言检索语言是指在信息检索过程中用来表达信息需求的语言。
常见的检索语言包括人工语言、自然语言和形式语言。
人工语言是由人工定义的符号体系，例如机构名、作者名、出版社等。
自然语言则是人们日常使用的语言，例如英语、中文等。
形式语言是计算机可识别的语言体系，例如SQL、XPath等。
4. 检索策略检索策略是指根据信息需求制定的检索规则和方法。
它通常包括查询词语、检索模型、检索路径、检索结果排序等。
查询词语是检索语言中用来表达用户信息需求的关键词或短语。
检索路径则是指检索过程中所采用的搜索引擎或数据库，并对其应用检索模型。
5. 检索结果评价检索结果评价是对检索结果的量化评估。
常见的评价指标包括查准率、查全率、F-measure、平均准确率等。
查准率是检索系统返回的结果中正确的结果所占的比例，查全率是系统返回的正确结果与所有正确结果的比例。
F-measure则是查准率和查全率的加权平均值，平均准确率则是查准率的平均数。
综上所述，信息检索基本原理包括信息需求分析、信息检索模型、检索语言、检索策略和检索结果评价等方面。
信息检索模型
信息检索模型信息检索模型是指通过计算机系统从大规模信息中自动地检索出与用户需求相关的信息的一种技术。
它是信息检索领域的重要研究内容，旨在提高用户检索信息的效率和准确性。
一、信息检索的定义和基本原理信息检索是指根据用户输入的查询需求，在大规模信息库中自动地查找并返回与用户需求相关的信息的过程。
它基于一定的检索模型和算法，通过匹配和排序等过程，将最相关的信息呈现给用户。
信息检索的基本原理包括以下几个方面：1. 查询处理：用户输入的查询需求经过预处理和分析，提取关键词和特征，形成查询向量。
2. 文档表示：对于每个文档，通过特征提取和表示方法，将其转化为向量表示，以便与查询向量进行匹配。
3. 相似度计算：根据查询向量和文档向量之间的相似度计算方法，评估文档与查询的相关性。
4. 排序和评价：根据相似度计算结果，对文档进行排序，将最相关的文档排在前面，并根据评价指标对结果进行评估。
5. 结果呈现：将排序后的文档结果以列表或摘要的形式呈现给用户，用户可以根据需要进行浏览和选择。
根据不同的检索模型和算法，信息检索可以分为多种模型，常见的有布尔模型、向量空间模型和概率模型等。
1. 布尔模型布尔模型是最早的信息检索模型之一，它基于布尔代数，将查询和文档转化为布尔表达式，通过逻辑运算来匹配和检索文档。
布尔模型简单直观，适用于处理简单的查询需求，但不擅长处理复杂的查询语句和表达需求的语义。
2. 向量空间模型向量空间模型是一种基于向量表示的信息检索模型，它将查询和文档都表示为向量，通过计算向量之间的相似度来评估文档的相关性。
向量空间模型可以灵活地处理复杂的查询需求和语义表达，常用的相似度计算方法包括余弦相似度和欧氏距离等。
3. 概率模型概率模型是一种基于概率统计的信息检索模型，它通过建立查询和文档之间的概率模型，利用统计方法计算文档的相关性。
概率模型可以较好地处理查询的不确定性和语义的歧义，常用的概率模型包括BM25模型和语言模型等。
个性化信息检索系统的用户模型研究
用 户 的兴 趣 偏好 大 多是 不 同 的 ， 息 系 统 必 须 高 度 个 性 化 以 服 信
的不 相关 文 档 。
成 为情 报界 研 究 的 热 点 问 题 。 个 性 化 信 息 服 务 包 括 个 性 化 内 容 定 制服 务 、 性 化信 息 检索 服 务 、 性 化 界面 定 制 服 务 、 性 个 个 个 化信 息 推荐 服 务 。本 文 主 要 探 讨 个 性 化 信 息 检 索 服 务 和 基 于
的要求 。 为 了解 决信 息 资 源 的 有 效 利 用 与 个 体信 息 需 求 差 异 之 间 的矛盾 ， 个 性 化 信 息 服 务 ” 来 越 引 起 人 们 的 重 视 ， “ 越 日益
认 知 其信 息 需求 的所有 内容 。在 进 行 信息 检索 时 ， 户 是 否 了 用 解 搜 索 引擎 的机 制 及数 据库 的组 织 结 构 ， 系 统 的 检 索 效 率 没 对 有 影 响 。ｂ 系统 会 根 据 用 户 模 型 将 最 有 价 值 的 信 息 自动推 荐 、 给 用 户 ， 时用 户 不 必 进 行 查 询 修 改 便 可 得 到 满 意 的 查 询 结 同 果 。Ｃ 系统 为用 户 提供 的信 息 更 有针 对 性 ， 索 结 果 的 文 档 排 ． 检 序 与 用户 需 求一 致 ， 这样 ， 户 就 不 必 浪 费 时 间 下 载 、 读 大量 用 阅
务 于 每个 用 户 。 ２ 个 性 化信 息 检 索 系统 ２ １ 个性 化 信 息检 索 系统 一般 原理 【 ． ｌ 其 原 理 可表 述 为 ：
信息检索的定义
信息检索的定义信息检索的定义信息检索是指在大量的数据中寻找到用户所需要的信息。
这种寻找过程通常是通过计算机程序来实现的，其目的是帮助用户快速准确地获取所需信息。
一、信息检索的概述信息检索是一种基于计算机技术和信息科学理论的应用性研究领域。
它主要涉及到如何从海量数据中提取出用户需要的有用信息，以及如何优化检索效率和结果质量。
信息检索技术已经广泛应用于互联网搜索引擎、电子图书馆、数字化档案管理、社交网络分析等领域。
二、信息检索的基本原理1.建立索引建立索引是实现信息检索最基本的步骤之一。
它将文档中出现过的词语进行统计和分类，并为每个词语分配一个唯一标识符，以便后续查询时能够快速定位到相关文档。
2.查询处理查询处理是指将用户输入的查询语句转换成计算机可处理的形式，并根据查询条件匹配相应文档。
查询处理包括了分词、去停用词、词干提取等步骤，以保证查询语句与文档库中的内容能够准确匹配。
3.评价指标信息检索系统的评价指标通常包括召回率、准确率和F值等。
其中，召回率是指检索到的相关文档数占所有相关文档数的比例；准确率是指检索到的相关文档数占所有检索到的文档数的比例；F值是综合考虑了召回率和准确率的综合评价指标。
三、信息检索的主要技术1.分词技术分词技术是将一段连续的自然语言文本切分成一个个单独的词语，并为每个词语赋予相应的权重。
这种技术可以有效提高查询效率和结果质量。
2.向量空间模型向量空间模型是一种用于表示文本内容和查询语句之间相似度的方法。
它将每篇文档表示为一个向量，并通过计算两个向量之间的余弦相似度来判断它们之间是否存在相关性。
3.机器学习机器学习是一种通过训练数据来优化信息检索系统性能的方法。
它可以帮助系统自动调整参数，从而提高系统对用户需求的理解能力和搜索结果质量。
四、信息检索面临的挑战1.语义理解信息检索面临的最大挑战之一是如何理解用户的搜索意图和查询语句。
由于自然语言存在歧义性和多义性，因此需要开发出更加智能化的算法来实现语义理解。
新型信息检索模型发展研究
中图分类号 ： Ｇ ２ ５ ２ ． ７
文献 标 识 码 ： Ａ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ５ — ８ ０ ９ ５ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ０ ２ ３
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｄｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｎｅ ｗ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ
（ 三 峡 大 学 图 书馆 湖 北 宜 昌
摘
４ ４ ３ ０ ０ ０ ）
要： 介 绍 了 ３个 新 型 信 息 检 索 模 型 —— 信 念 网 络 模 型 、 粗 糙 集 理 论 检 索 模 型 和 遗 传 算 法 检索 模 型 。 认 为 信 念 网 络模 型 以
概率推理为基础 ， 推理结果说服力强 ， 并 采用 图形 化 网络 结 构 直 观 地 表 达 变 量 的 联 合 概 率 分 布 及 其条 件 独 立性 ， 能 大 量 节 约 概 率 推理计算 ； 粗糙集理论检索模型通过不可分辨关系确定问题的近似域 ， 对 问题 不 确 定 性 的 描 述 和 处理 具有 客 观 性 ； 遗 传 算 法 检 索
ｓ ｈ ｉ ｐ ， Ｓ Ｏ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｔ ｃ ａ ｎ ｄ ｅ ｓ ｃ ｉ ｒ ｂ ｅ ａ ｎ ｄ ｈ ｎｄ ａ ｌ ｅ ｗ ｉ ｔ ｈ ｈｅ ｔ ｕ ｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｙ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ； ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｏ ｒ ｇ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ’ Ｓ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｎｄ ａ ｅ ｖ ｏ －
基于语义网的数字图书馆信息检索模型研究
收 稿 日期 ：０１— ２ ０ ２ ０ ０— ｌ
； Ｉ ：
基于语义 网的数 字 图书馆信 息检 索模 型研 究
袁 颖， 赵捧 未
（ 西安 电子科技大学经济管理学院 ， 陕西西安 ，１０ １ ７０７ ） 摘 要： 介绍 了语 义网的相关知识 ， 针对数字 图书馆信 息检 索效率不高的问题 ， 在现有
ｌ 语 义网
１９ ９ ８年 ， ｂ的创始 人 Ｔｍ Ｂ ｒｅ — ｅ 次 提 出 “ 义 Ｗｅ ｉ ｅｎ ｒ Ｌｅ首 ｓ 语
Ｗｅ ” Ｓｍａｔ ｂ 的概 念 、 术路 线和 基本思 想 ． 给 出定 ｂ （ｅ ｎ ｃＷｅ ） ｉ 技 并
义 【。 ｌ语义 Ｗｅ Ｊ ｂ的知识表示具有创建上的分散性 ， 义具有应用上 的通用性 ， 需要一个统一框架 ， 这个框架应 该能够满足这种分散 性以及由这种 分散性所带来 的安全性 ， 满足这些知识跨应州 、 跨
Ｘ ＭＬ将提取的元数据组织存储在元数据 库中。而在元数据提取
过 程巾 ， 可以参考 以下方 法 ：（ １ 分文档各部 分的重要标志 ， ） 即对 文档具有重要意义的关键词可认为是元数据 提取过程的重要依
据； 对于许多文档巾的普遍 出现 的元数据信息 ， 可预先提取 ， ． 如
图 ｌ 语 义网体系结构 语 义 网体 系结 构 有 ７层 ： 底层 Ｕ ＩＵ ｉ ｒ ｅｏ ｒ 最 Ｒ （ ｎ ｏ Ｒ ｓｕｃ ｆｍ ｅ 计算查询 和文档之 间的相似度 的方法也有 局限。在 现有数字图
书馆信息检索模型 的基础上 ， 引入语义网技术 。 以下就是基于语 义网的数字图书馆 信息检索模型（ 图 ３ 。 ） 基于语 义网的数字 图书馆信息 检索模型 可分 为 ３个模块 ： 数字 图书馆信息资源处理 、 刚户接 口及查询信息处理 、 检索匹配
一种改进的向量空间信息检索模型研究
击 率 ， 往 采 取 各 种欺 骗 手 段 ， 如 在 网 页 Ｊ下 文 中加 大 量 与 网 往 例 页 背 景 色 相 同 的关 键 词 、在 图 片 的 ＜ ｌ 标 签 中加 人 大 量 关 键 ａｔ ＞ 词 、 网 页 源码 注 释 中加 入 大量 的关 键 词 （ 然 注 释 不 会 在 浏 览 在 虽
常见 的信 息 检 索模 型有 ： １ 布 尔模 型 ： 是 基 于 特 征 项 的 严格 匹配 模 型 ， 本 查询 的 ） 它 文
匹 配 规 则 遵循 布 尔 运 算 的 法 则 。布 尔 运 算 包 括 Ａ ＮＤ、 ＯＲ、 Ｔ ＮＯ 三 种 ， 别 表示 包 含 全 部 关 键 字 ， 意 一 个 关 键 字 以及 不 能 含 有 分 任
检索模型是信鼬 索领域中广泛使用的一种信息检索模型。其
基本思路是 ： 息检索 中， 在信 文档或者查询的基本含义都是通过
其所包含的词 （ 检索 单元 ） 来表述 的， 可以定义 由检 索单元组成 的向量来描述 每÷篇 文档和每一条检索 ，再通 过计算文 档与查
询 之 间 的 相关 程 度 来判 断 文 档 与 查 询 是 否 相关 ，与 某 一 特 定 的 查询 的相 关程 度越 高 者 被 认 为 是 与该 查 询 越 相 关 的 文档 。 Ｖ Ｍ 是 一 个 应 用 于 信 息 过 滤 ， 息 撷 取 ， 引 以 及 评 估 相 Ｓ 信 索
摘 要
传 统 的 信 息检 索 方法 忽 略 了文档 结构 对 词 的 重要 性 。在 此 基 础 上 ， 出 了改进 的 向 量 空 间检 索模 型 ， 用 该模 型进 行 提 利 相 似度 计 算 。 试 验表 明该 模 型 可 以提 高信 息 检 索 的 查 准率 和 查 全 率 不 高的 缺 点 。 关键 词 ： 索 引擎 ， 索模 型 ， 全 率 ， 准 率 搜 检 查 查
国外信息检索行为模型研究综述
Ｆ ｏ ｓ ｔ ｅ ｒ 、 Ｓ ｐ ｉ ｎ ｋ的非线性模型及信 息偶遇 ，揭 示出信 息检 索行 为模型研 究领域 焦点 的转化 ，并提 出一 系列后 续需深入探
【 关键词 】信息检 索 ； 模 型； 线性 ； 非线性
【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｓ 】Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｔ ｉ ｃ ｐ ｅ ｒ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ． ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｂ ｏ ｕ ｔ ｔ ｈ ｅ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ０ ｆ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｂ ｅ ｈ ａ ｖ ｉ ｏ ｒ
境观整合进信息检索研究领域 ， 对于传统的信息检索研究 而 言， 需要在关注技 术的同时 ， 更 多地关注 用户 、 情境… 。
近年 ， 一批具有 代表性的 国外学者 以及他们极具影 响力 的研 究 成 果 陆 续 被 引入 国 内而受 到越 来 越 多 的关 注 ， 如 Ｗｉ ｌ ｓ ｏ ｎ的信 息行 为模型 ， Ｄ ｅ ｒ ｖ ｉ ｎ的意义构 建模 型 ， Ｅ ｌ ｌ ｉ ｓ的信
新 世 纪 图 书 馆
２ ０ １ ３ ４ － ｇ １ ０ 期
业 务 研 究
国外信 息检 索行 为模 型研 究综述
郭 桑 李桂 华（ 四 川 大 学 公 共 管 理 学 院 ）
【 摘 要 】论 文以 系统观 为指导 ， 通过 阐述并分析 国外信 息检 索行 为模 型 的演 变， 从Ｅ ｌ ｌ ｉ ｓ 、 Ｋ ｕ ｈ ｌ ｔ ｈ ａ ｕ的线性模 型 ， 发展到
可知 ， 大 多模 型实质上 隶属 于线 性信 息搜 寻行 为模 型 ， 且 已 有 的研究大多是从线性 视角进行 。 线性 信息检索行为模型都
第四章 信息检索模型
向量空间模型
➢ 向量空间模型（Vector Space Model，VSM） 是由G·Salton等人在1958年提出的
➢ 代表系统
SMART（ System for the Manipulation and Retrieval of Text）
➢ 这一系统理论框架到现在仍然是信息检索 技术研究的基础
D={d1, d2 , … , dm} 为了满足检索匹配所要求的快速与便利，文档di通常由
从文档中抽取的能够表达文档内容的特征项（如索引 项/检索词/关键词）来表示 设K={k1, k2 , … , kn} 为系统索引项集合 则di ={ωi1,ωi2 , … ,ωin} (ωij≥0) ωij→索引词kj在文档di中的重要性（权值weight）
相当于识别包含了一个某个特定term的文档
➢ 经过某种训练的用户可以容易地写出布尔查询 式
➢ 布尔模型可以通过扩展来包含排序的功能，即 “扩展的布尔模型”
布尔模型存在的问题
➢ 布尔模型被认为是功能最弱的方式，其主要问题在于不支 持部分匹配，而完全匹配会导致太多或者太少的结果文档 被返回 非常刚性: “与”意味着全部; “或”意味着任何一 个
模型中的问题
➢ 怎样确定文档中哪些词是重要的词？（索 引项）
➢ 怎样确定一个词在某个文档中或在整个文 档集中的重要程度？（权重）
➢ 怎样确定一个文档和一个查询式之间的相 似度？
索引项的选择
➢ 若干独立的词项被选作索引项(index keys) or 词表 vocabulary
➢ 索引项代表了一个应用中的重要词项 计算机科学图书馆中的索引项应该是哪些呢?
例如：文档的统计特性 ➢ 用户规定一个词项(key)集合，可以给每个词项附加权重
信息检索实验报告
信息检索实验报告信息检索是一种常见的实验任务，可以在不同领域的研究中使用。
本实验旨在探究不同信息检索方法的性能和效果，并进行比较分析。
实验采用了向量空间模型和BM25模型进行检索，评估了两个模型在不同场景下的表现。
实验设计如下：首先，建立一个包含多个文档的文本集合作为实验数据库。
文本集合可以是一组相关的文本，比如新闻文章集合，也可以是一个包含不同主题的文本集合，比如维基百科的页面集合。
接下来，对于每个查询，使用向量空间模型和BM25模型分别检索相关的文档。
最后，使用准确率、召回率和F1值等指标进行评估和比较。
实验结果如下：根据对实验数据库的检索结果，可以得到不同检索方法的性能和效果。
对于向量空间模型，结果显示准确率较高，但召回率较低。
而BM25模型则在召回率上取得了更好的表现。
在查询长度较短的情况下，BM25模型的表现更加稳定，而向量空间模型对于较长的查询表现更好。
通过对两个模型的比较分析，可以得出以下结论：BM25模型在信息检索任务中的性能较好，特别是在召回率方面表现出色。
向量空间模型在准确率方面较佳，但在召回率上有所不足。
因此，根据任务的需求和重视指标的不同，可以选择不同的模型进行信息检索。
此外，实验还发现查询长度对检索表现有一定的影响。
较短的查询更适合使用BM25模型，而较长的查询则更适合使用向量空间模型。
这是因为BM25模型更适合于短文本的检索，而向量空间模型更适合于长文本的检索。
综上所述，本实验通过对向量空间模型和BM25模型的比较分析，探究了不同信息检索方法的性能和效果。
实验结果表明，BM25模型在召回率方面表现出色，而向量空间模型在准确率方面较佳。
根据任务需求和查询长度的不同，可以选择适合的模型进行信息检索。
国内外信息检索资源调研报告
国内外信息检索资源调研报告1.引言1.1 概述在概述部分中，我们将对国内外信息检索资源进行一个简要的介绍和概述。
信息检索资源是指用于获取和检索相关信息的各种资源，包括数据库、搜索引擎、网络平台等。
通过使用这些资源，人们可以方便地获取所需的信息，提高信息检索效率。
本调研报告将着重对国内外的信息检索资源进行分析和比较。
国内外的信息检索资源在数量、质量和特色方面存在一定的差异，因此对这些资源进行概述分析，对我们在工作和学习中的信息检索具有重要意义。
在国内方面，我们将介绍一些主要的信息检索资源。
这些资源包括国内知名的搜索引擎、数据库和网络平台等。
例如，百度、搜狗、360搜索等搜索引擎在国内具有广泛的应用和影响力；中国知网、万方数据库等专业数据库提供丰富的学术文献、期刊等资源；微信公众号、新浪微博等网络平台则提供了大量的新闻和娱乐信息。
而在国外方面，我们将对一些国际知名的信息检索资源进行调研。
像Google、Yahoo、Bing等搜索引擎在全球范围内具备广泛的知名度和应用；谷歌学术、PubMed等专业数据库则汇集了世界各地的学术研究成果；社交媒体平台如Facebook、Twitter也提供了丰富的社交网络信息。
通过比较国内外的信息检索资源，我们可以了解到它们在搜索算法、搜索范围、检索速度、结果准确性等方面的不同特点。
这将有助于我们选择适合自己需求的信息检索资源，并在日常工作和学习中更加便捷地获取所需的信息。
本报告旨在为读者提供一个了解和了解国内外信息检索资源的全面概述，帮助他们更好地利用这些资源进行信息检索。
在接下来的章节中，我们将详细介绍国内外的信息检索资源，并对它们进行比较和总结。
文章结构部分的内容可以根据实际内容进行编写，具体可以参考以下示例：1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分构成。
在引言部分，首先对国内外信息检索资源的概念和背景进行概述，介绍信息检索资源在当前社会中的重要性和应用广泛性。
信息检索 第二讲 信息检索概述
通过分析信息存储和检索的全过程可以看出检索语言
大致有以下四个主要的功能：
对文献的情报信息内容及其外表特征加以规范化的标引；
对内容相同及相关的文献信息加以集中或揭示其相关性；
可使文献信息的存储集中化、系统化、组织化，便于检
索者按一定的排列秩序进行有序化检索；
便于将标引用语和检索用语进行相符性比较。
科性质进行分类和系统排列 。
特点：能集中体现学科的系统性，反映事物的
从属、源生关系，便于按学科门类进行族姓检
索。
（1）分类语言
按照分类方式的不同：
混合分类语言 体系分类语言 分类语言
体系分类法是基于概念
的划分和概括，以学科 分类为基础，把概括文
献内容与事物的各种类
目组成一层层隶属、详 细列举的等级结构体系。
文献检索
事实检索
数据检索
7
3.信息检索的类型
文献检索。以文献或其索引、文摘为检索对象， 目的是核实已知文献的不确切项目，如著者名、 年代、出处等，或查检某课题原始文献的线索 及它们的具有收藏情况。
文献检索是相关性检索，不直接回答用户所提 技术问题本身，只提供有关的文献供参考。
举例： “关于自动控制系统有些什么参考文献”
CALIS公共目录检索系统检索界面
读秀知识库检索界面
三、信息检索语言
1.检索语言的概念
2.信息检索语言的功能与作用
3.信息检索语言的类型
1.信息检索语言的概念
信息检索语言是一种专门的人工语言，又 称标引语言和索引语言，是信息系统中用 以描述信息的内容及外表特征和检索者表 达检索提问的语言，是两者相互沟通的共 同依据，是用于信息标引和检索提问的约 定语言。
信息检索专家系统模型研究
信息检索专家系统模型研究林丽(重庆师范大学图书馆重庆沙坪坝)摘要专家系统是人工智能领域中得到最广泛应用的分支。
在信息检索中运用专家系统,使信息检索更加智能化,对提高信息检索的效率具有重要意义。
一个能够在信息检索的信息收集、信息查询、信息相关度评价等多方面取得实效的专家系统,必须具备相应的知识库、推理机、知识获取件和解释件等四个部分。
关键词专家系统信息检索知识库信息检索推理机获取件解释件专家系统(ex pert syste m,ES)是指在某领域内具有专家的知识水平,模拟专家的思维活动,按照某领域的专业推理规则进行推理判断,求解专门问题的计算机程序系统。
信息检索专家系统则是专家系统在信息检索方面的具体应用,它包括信息检索知识库、信息检索推理机、获取件和解释件四个组成部分。
1信息检索专家系统中的获取件1.1获取件的功能信息检索专家系统的获取件是信息进入系统的入口,是系统采集信息的部件。
获取件采集的信息包括用户向系统提交的信息和系统内部由解释件反馈的信息。
此外获取件还负责将这些信息提交给信息检索推理机进行后续的检索工作。
1.2获取件的构成获取件由人机界面与系统内部信息获取单元两部分构成;其中人机界面负责获取用户提交的信息,系统内部信息获取单元则负责获取由解释件反馈回来的信息。
2信息检索专家系统中的信息检索知识库2.1信息检索知识库的组成信息检索知识库是信息检索知识的海量数据库,它能容纳系统做检索工作所需要的基础信息、解释件反馈信息等两类信息,以及这些信息之间的产生式规则。
2.2信息检索知识库的知识信息检索知识库的知识应当包括两大类:第一类是从外部获取的信息,即用户向系统提交的所有信息,包括信息检索对象、信息检索方式、信息检索工具等;第二类是系统内部由解释件反馈的信息,主要是指解释件反馈的某些中间结果。
2.3信息检索知识库的产生式规则信息检索知识库的产生式规则是信息检索推理机进行逻辑判断的知识基础,它分为前件和后件两部分,前件是激活该产生式规则的前提条件,后件是调用相应产生式规则后所做的动作或结论,如表1所示。
信息检索模型相关研究现状及分析
向量 空间模型 的优缺点分 析 ： 优点 上讲 ， 洁直观 ， 以 从 简 可 应用 到很 多其他领域 （ 文本分类 、 生物信息学 ）支持部分 匹配 和 ，
近似 匹配 ， 结果可以排序检索效果不错。从缺 点上来说 ， 理论 上 不够 基于直觉的经验性公式 ，并且标 引项 目之 间的独立 性假 设 与实际不符。 基于概率统计 的 Ｉ Ｒ模型 １ 回归模型：为 了求 Ｑ和 Ｄ相关 的概率 Ｐ Ｒ Ｉ ， ， ） （ ＝ Ｉ Ｄ）通过 Ｑ 定义 多个特 征 函数 ｆ ＱＤ）认 为 Ｐ Ｒ Ｉ ， 是 这些 函数 的组 ｉ ， ， （ （ ＝ Ｉ Ｄ） Ｑ
义 Ｔｒ ｅ ｍ和文档之间的关 系 ； 最后 ， 定义查询和文档之 间的关 系 ， 查询对应一个模糊集合 ， 求每个 文档 的隶属度 。 基于模糊集的模型 的优缺点：从优点上讲 ，克服原始布尔
模 型不 能部分 匹配 的缺点。 从缺点来说 ， 常在模糊集研究领域 通 涉及 ， Ｉ 在 Ｒ领域不 流行 ， 且缺乏大规 模语料 上的实验 证实其 并
技 经 济市 场
信 息检索模 型相关研 究现状及分析
鲁 屹 华
（ 宁学 院计 算机科 学与技 术 学院 ， 成 湖北 成 宁 ４７０ ） ３ １０
摘 要 ： 文对信 息检 索模 型相关研究现状进行 了描述 ， 出了几种常用 的信息检 索模 型 ， 本 给 分析 了他 们的优缺点及存在 的 问题 ， 并且对全 文检 索工具包 Ｌｃ ｎ ｕｅ ｅ的检 索模 型进行 了探讨 ， 最后总结 了信息检 索模型 的研究现状和发展 趋势 。 关键词 ： 信息检索模 型；ｕ ｅ ｅ Ｌｃ ｎ
首先可算得 ｆｌｎ ｒ ｉ ｄ ｏｍ分别 为 ０３２ ，．，．１ ５ ｅ ．１５ ０５Ｏ３ ２ 注意 ｎＦ ｏｎ在实现时只用了 １ 字节 表示 ， ｌ 个 故误 差较 大。
信息检索的基本理论
随着互联网和大数据技术的快速发展，信息检索已经成为人 们获取信息、解决问题、辅助决策的重要手段。通过信息检 索，用户可以快速、准确地获取所需信息，提高工作和学习 效率。
信息检索的发展历程
手工检索阶段
计算机化检索阶段
早期的信息检索主要依赖手工方式，如图 书馆目录、卡片式索引等。
随着计算机技术的发展，信息检索开始采 用计算机进行自动化处理，如关键词匹配 、布尔逻辑运算等。
信息组织与存储原理
信息组织
01
按照信息的内容、形式、读者需求等特征，采用逻辑方法将信
息分门别类，组成有序的、优化的信息集合体。
信息存储
02
将经过加工整理的信息，按照一定的格式与顺序，存储在特定
的载体上，以便检索和利用。
信息组织与存储的关系
03
信息组织是信息存储的基础，只有经过良好组织的信息才能有
效地存储和检索。
关键词权重
根据关键词在文档中的重要性，赋予不同的权重，提高检索结果的排 序准确性。
布尔逻辑检索
逻辑运算符
使用布尔逻辑运算符（AND、OR、NOT）连接关键 词，实现更精确的检索。
检索式构建
根据查询需求，构建复杂的布尔逻辑检索式，提高检 索效率和准确性。
逻辑运算顺序
遵循布尔逻辑运算的优先级和结合性，确保检索式的 正确执行。
信息检索的基本理论
目 录
• 信息检索概述 • 信息检索的基本原理 • 信息检索的核心技术 • 信息检索的常用方法 • 信息检索的发展趋势与挑战
01 信息检索概述
信息检索的定义与意义
定义
信息检索是指从大量的、无序的、模糊的信息集合中，根据 用户的信息需求，采用一定的方法和技术，查找出满足用户 需求的相关信息，并按照一定的方式组织和呈现给用户的过 程。
信息检索相关性研究综述
识 。③ 系统 性 ， 由此 形成 的 系统观 的相 关性 。④ 情境 决定 性 ，即用 户 问题 与 客观环 境影 响用 户 的相 关判 断 。⑤ 认 知 性 ，即相 关度 最终 是依 赖人 的知识 及理 解 。 可 测度 性 ， ⑥ 即相 关是 可观察 且 能用 一定 的方法 与技 术进 行 具体 测量 。 动态性 ． ⑦ 即相关 的判 断随 时 间的的推移而变化。 ⑧多维性 ， 即相关的测度受多种 因素的影响 。 ⑨模糊性 ， 相关性判定不可能是机械绝 对 的 “ 关 ” “ 相关 ” 而 是 对 于相 关 性 程 度 的渐 相 或 不 ，
自 １５ ９ ８年第 一 次正 式 提 出信 息 检 索 相关 性 概 念 至今 ， 内外都 还 没有 一个公 认 的定 义 。目前 大 都 国 将相 关 性描 述 成用 户 从信 息 系统检 出的信 息满 足 用 户需 求 的程 度 。 上个 世 纪 较早 开 展相关 性 研 究 的学者 从检 索 的 角 度将 相关 性 定义 为 “ 索词 与文 献 索引 词 之 问的 检 吻 合程 度 ”３ ［。后 来 意大 利学 者 Ｍｉ ａｏ 所 有 的相 ］ ｚ ｒ将 ｚ 关性 概 念 以及 模 型研 究通 过信 息 资源 、用 户信 息需 求 的描 述 、 间 、 件这 四维 框 架 加 以描 述 ［， 到 时 组 引得 了广 泛 的认 同 。到 目前都 还是 开展 相 关性 研究 的基 础 。另 一 得到 学术 界共 识 的观点 是 “ 合论 ” ］将 信 集 ［： ５ 息检 索 过程 看 作 是两 个集 合 ，即系统 中存 储 的文 献 与 用 户 信 息 需 求 中两 个 实 体 之 间 的 相 关 性 配 关 文： 三是 中国标 准 服务 网 中也 可查 到修 改单 信 息 。 但 信 息收 录不 完全 。 总 之 。了解 标 准及 标 准文 献信 息 资源 的在 网 络 中的分 布情 况 ．熟 练 的掌 握和 应用 标 准文 献信 息 的 检 索方 法 和技 巧对 于 广大 科研 Ｔ 作者 特别 是 高等 院 校 教职 员 工提 高知 识 产权 意识 ，了解新 技 术新 理论 的 发展状 况 等诸 方 面都具 有重 要 的意义 。
信息检索研究内容
信息检索研究内容一、引言信息检索是计算机科学与技术的一个重要分支，旨在从大量的文档、数据或信息中快速、准确地找到用户所需的信息。
随着互联网和大数据技术的快速发展，信息检索技术在日常生活、工作和研究中发挥着越来越重要的作用。
本文将详细介绍信息检索的研究内容，主要包括以下十个方面。
二、信息检索模型信息检索模型是信息检索研究的核心，主要关注如何有效地表示和组织信息。
常见的信息检索模型包括布尔模型、向量空间模型、潜在语义模型等。
这些模型各有优劣，应根据具体应用场景选择合适的模型。
三、信息检索算法信息检索算法是实现信息检索模型的关键，包括信息爬取、文本预处理、索引构建、查询处理和结果排序等环节。
算法的目标是在有限的时间内返回最相关的结果。
常见的信息检索算法包括BM25、TF-IDF等。
四、信息检索系统设计信息检索系统设计是实现信息检索算法的重要手段，包括前端界面设计、后端数据处理和中间的通信协议等。
设计的目标是要提供一个高效、稳定、易用的信息检索系统。
五、信息检索评价信息检索评价是衡量信息检索系统性能的重要手段，包括准确率、召回率、F1得分等指标。
评价的目标是要提供一个客观、科学的评价体系，以指导系统的优化和改进。
六、信息检索与知识管理信息检索与知识管理密切相关，知识管理包括知识的获取、组织、存储和共享等方面。
信息检索可以为知识管理提供技术支持，如知识图谱的构建和语义搜索的实现。
同时，知识管理也可以为信息检索提供更加丰富和准确的信息资源。
七、信息检索与自然语言处理自然语言处理是让计算机理解人类语言的技术。
在信息检索中，自然语言处理技术可用于文本的自动分类、关键词提取、机器翻译等方面，提高信息检索的准确性和效率。
同时，自然语言处理的研究成果也可以促进信息检索技术的发展。
八、信息检索与数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的过程。
在信息检索中，数据挖掘技术可用于发现隐藏在数据中的潜在关联和趋势，提高信息检索的准确性和全面性。
传统信息检索模型及其优化策略研究
（ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ Ｇ ｏ ｒ ｇ ｅ ｓ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ Ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ ， Ｙ ｉ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ Ｈ ｕ ｂ ｅ ｉ ４ ４ ３ ０ ０ ０）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｅ ｘ ｐ ｏ ｕ ｎ ｄ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｆｏ ｎ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ｌ ａ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ Ｓ出ｅ ｆ ｒ ａ ｍｅ ａ ｎ ｄ ｍｅ ｔ ｌ ｌ ｄ ｏ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｍａ ｉ ｎ ｌ ｙ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ
信 息 检 索 模 型 是 运 用 数 学 或 其 它 的 语 言 和 工 具。 对 信 息检 索 的 主要要 素— — 查询 和文 档 ， 及 其 之 间的 匹配 程度 —— 相 似度 进 行 表示 和计 算 的框 架 和
方 法项 越
模型 ， 是 将每 篇 文档 映 射 到一个 模 糊集 （ 这 种集 合不 仅 包含元 素 ， 还 包含 与 每个 元素 相 关 的权重 ， 用 来表 示该 元 素 的隶属 度 ） ，将 查 询 映射 为模糊 集 的相 交 、
合 并 和补集 等操 作 ，就 可 以计算 出每篇 文 档与 查询 相 关 的相 似 度 。 １ 检 索模型 研 究状况
２ ０ １ ３年 ２月
ＦＥ Ｂ． ２ ０ １ ３
情 报探 索
Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ
第 ２期 （ 总 １ ８ ４期 ） Ｎ ｏ ． ２ （ Ｓ ｅ ｉ ｆ ａ ｌ Ｎ ｏ ． １ ８ ４ ）
信息检索概述
目前，我国各大文献数据库《中国 科学引文数据库》、《中国学术期刊 综合评价数据库》以及数字化图书馆、 中国期刊网等都要求学术论文按《中 图法》标注中图分类号。
(2) 主题语言
主题语言是指以自然语言的字符为字 符，以名词术语为基本词汇，用一组名 词术语作为检索标识的一类检索语言。 主题语言表达的概念比较准确，具有较 好的直观性、灵活性和专指性，满足用 户从主题概念角度检索新兴专业学科、 交叉学科文献信息的要求。
本校图书馆主页——可查中图分类号
TM 电工技术 TM0 一般性问题 TM1 电工基础理论 TM2 电工材料 TM3 电机 TM4 变压器、变流器及电抗器 TM5 电器
TM6 发电、发电厂 TM7 输配电工程、电力网及电力 系统 TM8 高电压技术 TM91 独立电源技术（直接发电） TM92 电气化、电能应用 TM93 电气测量技术及仪器
第二章信息检索概述
2.1信息检索的涵义
信息检索的概念有狭义和广义之分。
狭义的信息检索（Information Retrieval） 是指依据一定的方法，从已经组织好的大量有关文 献集合中，查找并获取特定的相关文献的过程。这 里的文献集合，不是通常所指的文献本身，而是关 于文献的信息或文献的线索。如果真正要获取文献 中所记录的信息，那么还要依据检索所取得的文献 线索索取原文。
以知识属性来描述和表达信息内容的信 息处理方法称为分类法。《国际专利分 类表》、《中国图书馆分类法》等。
中国图书馆分类法简表(第四版)
A
马克思主义、列宁主义、 毛泽东思想、邓小平理论
B 哲学、宗教 C 社会科学总论 D 政治、法律 E 军事 F 经济 G 文化、科学、教育、体育 H 语言、文字 I 文学 J 艺术 K 历史、地理 N 自然科学总论 O 数理科学和化学 P 天文学、地球科学 Q 生物科学 R 医药、卫生 S 农业科学 T 工业技术 TB 一般工业技术
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信息检索模型研究概述
【摘要】随着信息量的日益增长，用户要在巨大的信息海洋中查找自己所需的信息就变得复杂，这就需要对信息进行相关性选择，以提高查询的检全率和检准率。
为此，人们提出了一系列检索模型，本文介绍了这些检索模型以及在此基础上的发展。
【关键词】信息检索；检索模型；认知心理学；综述
一、引言
信息检索是寻找相关信息的过程，而检索过程始终都涉及相关性问题。
相关性是信息需求内容与文献内容之间的一种关系，为了正确地解释检索过程，就必须给相关性一个合理的衡量。
为此，人们提出了一系列检索模型，本文就讨论介绍了这些信息检索模型研究的进展。
文中笔者将检索模型分为基于系统的检索模型、基于认知心理学的检索模型和基于本体的检索模型三大类。
二、基于系统的信息检索模型
在基于系统的检索模型中，可以分为逻辑模型、模糊模型、向量空间模型和概率模型。
1.逻辑模型及其发展
1957年，巴-希列尔（Y.Bar-Hille）提出布尔逻辑模型。
布尔逻辑式构造简单，但其不易全面反映用户的需求，匹配标准存在某些不合理的地方，且检索结果不能按照用户定义的重要性排序输出，很难控制输出量的大小，对用户的素质有很高的要求。
为了克服传统布尔逻辑模型的一些缺陷，Waller和Kraft在1979年提出了加权布尔逻辑检索模型。
加权布尔逻辑检索模型通过对标引词进行加权，解决了传统布尔逻辑检索模型的一些缺点，比如无法排序、不能区分检索词的重要程度，但同时也带来了一个问题，即布尔逻辑操作算符在不加权布尔逻辑查询情形下的许多算律（如交换律、结合律等）已不再成立。
在Waller和Kraft之后，Salton于1983年提出扩展布尔模型。
扩展模型是传统布尔逻辑检索模型完全匹配的严格性和向量模型提问的无结构性的折中，在保持布尔逻辑检索的结构式提问的同时，也吸取了模糊检索和向量检索模型的长处。
而且该模型中巧妙地引入了一个模型参数p，通过适当调节这个参数，Salton 模型可以分别表现为布尔模型、向量空间模型和模糊模型。
2.模糊模型及其发展
布尔模型和扩展的布尔模型主要是基于康托（Contor）的经典集合论，但经典集合论容不得模糊的概念，这对于信息检索过程中所存在的模糊性的解释造成一定的困难，用户对检索结果的满意程度也具有不确定性。
为了解决这种模糊性引起的不确定问题，人们引入模糊集合理论来构建模糊集合模型。
模糊集合模型是基于美国自动控制专家扎得（L.A.Zadeh）的“模糊集合”理论，模糊检索将文献看成是与某提问在一定程度上相关，对于每一个标引词，都存在一个模糊的文献集合与之相关；对于某一给定的标引词，用隶属函数表示每一文献与该词相关的程度，即隶属度，其取值在[0，1]上。
在模糊集合检索中，对于布尔模型的用户信息需求的处理通常是把表达用户需求的布尔逻辑式转换成析取范式的形式。
基于模糊集合模型的检索结果是建立在文献集上的，且其隶属度就是文献集对用户提问的相关程度的模糊子集。
但目前而言，还无法十分精
确、有效地确定这个隶属函数。
3.向量空间模型及其发展
向量空间模型（VSM）由Salton等人提出，向量空间模型把用户的查询要求和数据库文档信息表示成由检索项构成的向量空间中的点。
而通过计算向量之间的距离来判定文档和查询之间的相似程度。
然后，根据相似程度排列查询结果。
向量空间模型的关键在于特征向量的选取和特征向量的权值计算两个部分。
作为对向量空间模型的一种改进，S.K.M.Wong建立了广义向量空间模型，其中考虑了词与词之间的相依性。
该模型在没有假设词与词之间互相独立的前提下，把词向量用一组适当选择的正交基向量来表示，这样，词之间的关系可以直接由其向量表示给出较为精确的计算。
但是广义向量空间（GVSM）模型本身比传统的向量空间模型复杂，难于理解，计算复杂性和代价远高于传统的向量空间模型。
4.概率模型及其发展
①贝叶斯网络模型。
贝叶斯网络模型是概率信息检索模型的扩展，在信息检索领域，主要是利用贝叶斯网络模型表示术语间的关系以及对查询与文档间的相似度进行预测。
因为贝叶斯网络模型能很好地处理信息检索中的不确定性，并存储术语间的条件概率和概念语义，所以可以实现基于语义概念的查询。
②信任度网络模型。
1996年，Riberio-Neto和Muntz提出的信任度网络模型也是基于贝叶斯网络，模型采用一个明确定义的样本空间。
用户查询被模型化为一个二值随机变量，构成查询概念的标引词结点指向该二值随机变量，文献也与用户查询进行相同的处理。
在该模型中，将网络中的文献和查询分割开来，方便了附加的证据源，且由于文献和查询空间的分开，当逆命题不正确时，信任度网络模型可以重新产生由推理网络模型生成的任何排序策略。
三、基于认知心理学的信息检索模型
基于认知心理学的信息检索模型主要就是基于语义的信息检索模型，下面我们就介绍这样一些语义检索模型。
1.潜在语义索引模型
S.T.Dumais等人提出了潜在语义检索模型，是将文献和查询向量映射到与概念相关的维数较低的空间，可以通过把标引词向量映射到维数较低的空间来实现。
它认为在维数降低了的空间的检索可能优于在集合中的检索。
2.二元语义检索模型
二元语义检索模型是基于二元语义的信息检索模型。
该模型包含文档的表示、查询语句的表示、文档和查询的匹配三个部分。
在这个模型中，文件的表示使用索引词权重的形式，在查询语句中引入阈值权重，这样，用户对检索词表示文档内容时的重要程度提出了要求，匹配函数使用二元语义的匹配函数，通过自下而上的匹配过程，最终得到了每篇文档的检索值，对于传统的基于查询关键词精确匹配的信息检索模型，该模型能较好地满足用户查询要求中的灵活性。
四、本体模型及其发展
在对本体进行研究的基础之上，我国很多学者提出了一些基于本体的信息检索模型。
首先是中科大的王进、陈恩红等人研究的基于本体的跨语言信息检索模型，该模型利用本体来刻画不同语言中对应的领域知识，解决从查询语言到检索语言之间转换过程中出现的语义损失和曲解等问题，从而保证在检索过程中能够有效地遵循用户的查询意图，获得预期的检索信息。
之后不久，国防科技大学的宋峻峰、张维明等人提出另外一种基于本体的信息检索模型，它使用较好的兼顾了知识表达能力和推理效率的描述逻辑来构建本体，利用tableau算法和只含有原子角色情况下个体间的等价关系分别生成概念集和个体集的商集，从而得到具有语义的索引项集合，利用这些具有语义的索引项来生成较好地反映文档和用户信息需求语义的文档逻辑视图和用户信息需求逻辑视图。
五、结语
由此可见，各种检索模型都有自己的特征、优势和不足之处。
它们的发展并不是同步的，而是交叉、互补的，特别是许多检索模型还处于理论探索和实验系统阶段，在应用上还各有侧重，即使有实验数据，由于采集的样本不同（由于适用范围不尽相同），也很难对各种模型进行定量比较和评价。
总之，随着计算机技术、网络技术、多媒体技术、人工智能技术等的发展，信息检索模型已由传统的布尔逻辑模型发展到了定量化阶段，并不断向智能化、网络化方向发展，未来的检索模型将发展成为智能化、网络化、综合性的多媒体检索模型。
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