基于隐式反馈和伪反馈的XML文本文档检索技术研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于隐式反馈和伪反馈的XML文本文档检索技术研究

项目名称：基于隐式反馈和伪反馈的XML文本文档检索技术研究
项目类别：地区科学基金项目
批准号：60763001
申请代码：F0208
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2008-01-01-2010-12-31

项目负责人：万常选
负责人职称：教授
依托单位：江西财经大学
批准年度：2007

中文摘要：

反馈是提升检索结果质量的一种重要机制。本项目围绕基于反馈的XML信息检索技术进行研究。研究内容①XML检索结果聚类；②XML结构语义获取；③XML检索结果排序；④基于反馈的XML查询扩展；⑤高维数据空间降维和不确定数据管理等技术。重要成果①提出了一种基于混合相似度的XML检索结果聚类方法和"簇内频率-逆簇频率"的簇标签抽取方法；②提出了一种基于主题概括强度的XML结点(标签)语义权重模型，它能够有效地利用数据集自动设置各结点的权重；③提出了一种内容检索为主、结构匹配为辅的处理CAS查询的新思路和计算检索结果相关性的方法，它更符合CAS检索要求；④基于相关反馈和伪反馈分别提出了一种有效的的查询扩展方法，形成"内容+结构"的查询扩展表达式，更准确地反映了用户查询意图；⑤提出了用于维数约简的一般代价模型和不确定数据上的一种新的Top-k查询语义及其算法。深刻认识①相关反馈和伪反馈对于提升XML检索结果的质量具有明显效果；②XML信息检索应充分获取XML文档的结构语义；③XML信息检索的关键在于如何有效地利用XML结构信息。

中文主题词： XML检索；反馈；聚类；语义；查询扩展

结论摘要：

英文主题词XML retrieval; feedback; clustering; semantics; query expansion

成果综合统计