基于粗糙―模糊集的Web信息检索改进模型

doi:10.11925/infotech.1003-3513.2008.08.09

现代图书情报技术

2008, Vol. 24

Issue (8): 53-57 https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2008.08.09

知识组织与知识管理

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

基于粗糙―模糊集的Web信息检索改进模型

樊红侠

（西安建筑科技大学图书馆西安 710055）

The Improved Model of Web Information Retrieval Based on Fuzzy Rough Set

Fan Hongxia

(Xi’an University of Architecture & Technology Library, Xi’an 710055, China)

摘要
参考文献
相关文章
Metrics

全文: PDF (485 KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要

针对传统信息检索模型对不确定性知识处理的不足，提出一种基于粗糙集的信息检索改进模型，并以粗糙集技术为支撑，结合模糊集合理论，对查询进行泛化以提高查询性能，同时给出该模型的关键实现算法及性能评估方法。该模型能够提高信息检索的效率，具有较高的理论及应用价值。

	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
	樊红侠

关键词 ：粗糙集, 模糊集, 信息检索

Abstract：

In view of the problem that the traditional information retrieval model can’t process uncertainty knowledge perfectly, the author combines rough set and fuzzy set theory, and puts forward an improved model of Web information retrieval based on fuzzy rough set. At the same time, the author proposes a key algorithm and a performance evaluation method performonce based on the model.The model is helpful to raise efficiency of information retrieval, and is valuable both in theory and application.

Key words： Rough set Fuzzy set Information retrieval

收稿日期: 2008-03-27 出版日期: 2008-08-25

G252.7

通讯作者: 樊红侠 E-mail: fanhongxia_2003@163.com

作者简介: 樊红侠

引用本文:

樊红侠. 基于粗糙―模糊集的Web信息检索改进模型[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(8): 53-57.
Fan Hongxia. The Improved Model of Web Information Retrieval Based on Fuzzy Rough Set. New Technology of Library and Information Service, 2008, 24(8): 53-57.

链接本文:

https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2008.08.09 或 https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2008/V24/I8/53

［1］ Richard R J，Geatz M W.数据挖掘教程［M］．翁敬农(译).北京：清华大学出版社，2003：195.
［2］ Broder A Z, Eiron N, Fontoura M, et al． Indexing Shared Content in Information Retrieval Systems［M］.Springer Berlin/Heidelberg, 2006,3896:313-330.
［3］马志辉，刘怀亮，张治国,等．基于Rough集理论的图像检索研究［J］．情报杂志，2007，26(1)：46-48.
［4］孙红红．模糊集合理论在信息检索中的应用研究［J］．现代情报，2006，26(11)：160-162.
［5］ Cao C, Sui Y, Zhang Z．The Rough Logic and Roughness of Logical Theories［M］.　Springer Berlin/Heidelberg, 2006,4062:610-617.
［6］周瑛．信息检索中文本相似度的研究［J］．情报理论与实践，2005，28(2)：142-144.
［7］安兴茹，周咏仪．检索效果评价的数学模型研究［J］．情报杂志，2007，26(1)：61-63,66.

[1]	黄名选,蒋曹清,卢守东. 基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展^*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 115-125.
[2]	孟镇,王昊,虞为,邓三鸿,张宝隆. 基于特征融合的声乐分类研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 59-70.
[3]	李跃艳,王昊,邓三鸿,王伟. 近十年信息检索领域的研究热点与演化趋势研究——基于SIGIR会议论文的分析[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 13-24.
[4]	徐以聪,田学东,李新福,杨芳,史青宣. 基于犹豫模糊权重的数学表达式检索 ^*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 118-126.
[5]	马捷,葛岩,蒲泓宇. 属性约简方法研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(1): 40-50.
[6]	黄名选,卢守东,徐辉. 基于加权关联模式挖掘与规则后件扩展的跨语言信息检索 ^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(9): 77-87.
[7]	易明,张婷婷. 大众性问答社区答案质量排序方法研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(6): 12-20.
[8]	李静,刘潇,王效俐. 邻域粗糙集融合网格搜索组合分类器的理财决策知识获取研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(1): 85-94.
[9]	孙海霞, 王蕾, 吴英杰, 华薇娜, 李军莲. 科技文献数据库中机构名称匹配策略研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(8): 88-97.
[10]	杨超凡, 邓仲华, 彭鑫, 刘斌. *近5年信息检索的研究热点与发展趋势综述^——基于相关会议论文的分析**[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(7): 35-43.
[11]	张晓娟, 韩毅. 时态信息检索研究综述^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(1): 3-15.
[12]	黄名选. 基于矩阵加权关联模式的印尼中跨语言信息检索模型^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(1): 26-36.
[13]	丁恒, 陆伟. 基于相关性的跨模态信息检索研究^*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(1): 17-23.
[14]	张李义,刘畅. 结合深度置信网络和模糊集的虚假交易识别研究[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(1): 32-39.
[15]	王晓耘, 钱璐, 黄时友. 基于粗糙用户聚类的协同过滤推荐模型[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(1): 45-51.

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed