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基于聚类和词组抽取的XML查询扩展
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:情报学报
  • 时间:0
  • 页码:597-604
  • 语言:中文
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江西财经大学信息管理学院,南昌330013, [2]江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室,南昌330013
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60763001 60803105); 国家社会科学基金项目(07BTQ025)
  • 相关项目:基于隐式反馈和伪反馈的XML文本文档检索技术研究
中文摘要:

查询扩展技术通过向初始查询请求加入相似或相关的词,组成更为准确的扩展查询表达式,来减少查询请求与相关文献在表达上的不匹配现象,改善检索性能。与传统的查询扩展不同,XML查询扩展不仅要对文档内容进行有效扩展,而且还要考虑结构扩展。本文提出了一种基于伪反馈的XML查询扩展方法,将初始检索结果聚类,获得与查询请求最为相关的文档簇,然后在文档簇中抽取词组,找到符合用户查询意图的扩展查询词组,并在扩展查询词组的基础上进行结构扩展,最终形成完整的“内容+结构”的查询扩展表达式。相关实验结果表明,相对没有扩展的查询,所提方法具有更好的精度。

英文摘要:

Query expansion technology can reduce word mismatch between query and related documents,construct more precise query expression and improve retrieval result through adding similar or related terms to original query.Compared with traditional query expansion,XML query expansion is different from traditional query expansion,which expands not only to document content,but also structural expansion.In this paper,a method of XML query expansion based on pseudo-relevance feedback is proposed.It firstly performs clustering algorithm to original retrieval results for finding the most relate clusters to user' s query.Secondly,the technology of information extraction is used to gain expanded key phrases that can satisfy the user' s intention.Finally,structural expansion is made based on the expanded key phrases and a full-edged content-structure query is formalized.Experimental results show that the proposed method outperform original query in precision and obtain the better retrieval quality.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:19778