Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2008, Vol. 24 Issue (2): 48-52     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2008.02.09
  知识组织与知识管理 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于多协同的即时信息检索框架
陈红刚 庄超
(华中师范大学计算机科学系 武汉  430079)
Framework of Just-In-Time Information Retrieval Based on Cooperation of Multi Aspect
Chen Honggang   Zhuang Chao
(Department of Computer Science, Huazhong Normal University, Wuhan 430079, China)
全文: PDF (497 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

提出一种协同即时信息检索体系结构的设计框架。首次将双基协同、多代理协同、多向量协同用于即时信息检索。增加缓冲知识库,考虑在代理通信和检索中利用兴趣向量和结果向量,并对进行这种设计框架分析。结论是对查准率有更多的优化。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
陈红刚
庄超
关键词 即时信息检索代理向量知识发现协同    
Abstract

A design framework about Just-In-Time Information Retrieval (JITIR) is proposed based on cooperation of multi aspect, including cooperation of DM and KDD, cooperation of agents, cooperation of vectors respectively. In this framework, the buffer knowledge database is added to and communication of agents is paid attention to, at the same time the interesting vector and outcome vector are also used. After analyzing the framework, the authors conclude that precision can be improved.

Key wordsJust-In-Time information retrieval    Agent    Vector    Knowledge discovery in database    Cooperation
收稿日期: 2007-10-29      出版日期: 2008-02-25
: 

TP391.3

 
通讯作者: 陈红刚     E-mail: chg725@163.com
作者简介: 陈红刚,庄超
引用本文:   
陈红刚,庄超. 基于多协同的即时信息检索框架[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(2): 48-52.
Chen Honggang,Zhuang Chao. Framework of Just-In-Time Information Retrieval Based on Cooperation of Multi Aspect. New Technology of Library and Information Service, 2008, 24(2): 48-52.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2008.02.09      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2008/V24/I2/48

[1] Bradley Rhodes. Using Physical Context for Just-In-Time Information Retrieval[J].  IEEE Transactions on Computers,  2003,52(8):1011-1014.
[2] Bradley James Rhodes. Just-In-Time Information Retrieval[D]. MIT,2000.
[3] 杨炳儒,李晋宏,宋威,等. 面向复杂系统的知识发现过程模型KD(D&K)及其应用[J]. 自动化学报,2007, 37(2):151-155.
[4] Yan G B, Zhang T H, Coordinators Based  on Cognitive Psychology Features and the Corresponding KDD Process Model (in English)[J].  中国科学技术大学学报,2007,37(2):212-216.
[5] Tao Li,Chang-shing Perng.KDD2006 Workshop Report  Theory and Practice of Temporal Data Mining[J].  ACM  SIGKDD Explorations,2006,8(2):96-97.
[6] LanH.Witten.数据挖掘:实用机器学习技术[M]. 第2版.北京:机械工业出版社,2005:253-267.
[7] 杨炳儒.基于内在基理的知识发现理论及其应用[M]. 北京:电子工业出版社,2004:78-91.
[8] UMBC Agent Web[EB/OL]. [2007-09-10]. http://agents.umbc.edu/.

[1] 张建东, 陈仕吉, 徐小婷, 左文革. 基于词向量的PDF表格抽取研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(8): 34-44.
[2] 高伊林,闵超. 中美对“一带一路”沿线技术扩散结构比较研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 80-92.
[3] 代冰,胡正银. 基于文献的知识发现新近研究综述 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 1-12.
[4] 向卓元,刘志聪,吴玉. 基于用户行为自适应推荐模型研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 103-114.
[5] 张金柱, 于文倩. 基于短语表示学习的主题识别及其表征词抽取方法研究[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 50-60.
[6] 沈旺, 李世钰, 刘嘉宇, 李贺. 问答社区回答质量评价体系优化方法研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 83-93.
[7] 李振宇, 李树青. 嵌入隐式相似群的深度协同过滤算法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 124-134.
[8] 戴志宏, 郝晓玲. 上下位关系抽取方法及其在金融市场的应用*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 60-70.
[9] 冯昊, 李树青. 基于多种支持向量机的多层级联式分类器研究及其在信用评分中的应用*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 28-36.
[10] 杨辰, 陈晓虹, 王楚涵, 刘婷婷. 基于用户细粒度属性偏好聚类的推荐策略*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 94-102.
[11] 魏庭新,柏文雷,曲维光. 词向量和语义知识相结合的汉语未登录词语义预测研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 109-117.
[12] 叶佳鑫,熊回香,童兆莉,孟秋晴. 在线医疗社区中面向医生的协同标注研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 118-128.
[13] 杨恒,王思丽,祝忠明,刘巍,王楠. 基于并行协同过滤算法的领域知识推荐模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 15-21.
[14] 苏庆,陈思兆,吴伟民,李小妹,黄佃宽. 基于学习情况协同过滤算法的个性化学习推荐模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 105-117.
[15] 郑淞尹,谈国新,史中超. 基于分段用户群与时间上下文的旅游景点推荐模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 92-104.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn